深度强化学习在电网实时计划编排中的应用

刘金波; 宋旭日; 杨楠; 万雄; 蔡宇; 黄宇鹏

doi:10.7500/AEPS20221010006

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深度强化学习在电网实时计划编排中的应用

工程应用 | 更新时间：2025-06-16

- 深度强化学习在电网实时计划编排中的应用
- Application of Deep Reinforcement Learning in Real-time Plan Scheduling of Power Grid
- 电力系统自动化 2023年47卷第14期页码：157-166
- 作者机构：
  
  1.国家电网有限公司国家电力调度控制中心，北京市 100031
  2.清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市 100084
  3.电力调度自动化技术研究与系统评价北京市重点实验室（中国电力科学研究院有限公司），北京市 100192
- 作者简介：
  
  刘金波(1975—)，男，硕士，教授级高级工程师，主要研究方向：电力系统调度自动化。E-mail：jinbo-liu@sgcc.com.cn
  宋旭日(1987—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：调控领域大数据分析挖掘、人工智能。E-mail：songxuri@epri.sgcc.com.cn
  杨楠(1992—)，女，通信作者，硕士，工程师，主要研究方向：调度领域人工智能及应用。E-mail：yn_helen@163.com
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目(5108-202255045A)
- DOI：10.7500/AEPS20221010006
  中图分类号：
- 收稿：2022-10-10，
  
  修回：2023-04-03，
  
  网络出版：2023-06-16，
  
  纸质出版：2023-07-25
- 稿件说明：
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刘金波,宋旭日,杨楠等.深度强化学习在电网实时计划编排中的应用[J].电力系统自动化,2023,47(14):157-166.

LIU Jinbo,SONG Xuri,YANG Nan,et al.Application of Deep Reinforcement Learning in Real-time Plan Scheduling of Power Grid[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(14):157-166.
刘金波,宋旭日,杨楠等.深度强化学习在电网实时计划编排中的应用[J].电力系统自动化,2023,47(14):157-166. DOI： 10.7500/AEPS20221010006.

LIU Jinbo,SONG Xuri,YANG Nan,et al.Application of Deep Reinforcement Learning in Real-time Plan Scheduling of Power Grid[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(14):157-166. DOI： 10.7500/AEPS20221010006.

摘要

面对新型电力系统的强不确定性、快速增长的控制规模、低碳化运行目标等变化，实时计划编排将会呈现高维、非线性、非凸的复杂特征，以强化学习为代表的数据驱动算法为探索实时计划快速优化编排带来了新思路。文中将深度强化学习引入实时计划编排模型中，构建面向强化学习的实时计划编排仿真环境；提出了双层多目标多智能体深度强化学习实时计划编排方法，该方法基于模型-数据混合驱动强化学习思想，采用双层架构以及多智能体设计，实现实时计划并行快速编排。最后，通过算例验证了所提方法的有效性和可行性。

Abstract

In the face of the strong uncertainty of the new power system

the rapid growth of the control scale

the low-carbon operation target

and other changes

the real-time plan scheduling will present high-dimensional

nonlinear

and non-convex and complex characteristics. The data-driven algorithm represented by reinforcement learning brings new ideas to explore the fast optimization of real-time plan scheduling. In this paper

deep reinforcement learning is introduced into the real-time plan scheduling model

and a real-time plan scheduling simulation environment for reinforcement learning is constructed. Then

a real-time plan scheduling method based on double-layer multi-objective multi-agent deep reinforcement learning is proposed. Based on the idea of hybrid model-data-driven reinforcement learning

this method adopts double-layer architecture and multi-agent design to achieve the parallel and rapid scheduling of real-time plans. Finally

the effectiveness and feasibility of the proposed method are verified through an example.

关键词

Keywords

references

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