基于强化学习的高比例新能源电网多时段在线预防控制策略

姜涛; 郄朝辉; 李威; 李兆伟; 吴雪莲

doi:10.7500/AEPS20241222002

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基于强化学习的高比例新能源电网多时段在线预防控制策略

研制与开发 | 更新时间：2025-09-25

- 基于强化学习的高比例新能源电网多时段在线预防控制策略
- Multi-period Online Preventive Control Strategy for Power Grid with High Proportion of Renewable Energy Based on Reinforcement Learning
- 电力系统自动化 2025年49卷第18期页码：159-169
- 作者机构：
  
  1.现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室（东北电力大学），吉林省吉林市 132012
  2.国网电力科学研究院有限公司（南瑞集团有限公司），江苏省南京市 211106
- 作者简介：
  
  姜涛(1983—),男,博士,教授,博士生导师,主要研究方向:电力系统安全性与稳定性、可再生能源集成、综合能源系统。E-mail：t.jiang@aliyun.com
  郄朝辉(1985—)，男，通信作者,博士研究生，主要研究方向：电力系统安全稳定分析控制及低频减载、故障解列、备自投等安自装置研发。E-mail：qiezhaohui@139.com
  李威(1976—)，男，博士，研究员级工程师，主要研究方向：电力系统自动化。E-mail：liwei10@sgepri.sgcc.com.cn
- 基金信息：
  
  国家电网公司科技项目(5100-202306384A-2-3-XG)
- DOI：10.7500/AEPS20241222002
  中图分类号：
- 收稿日期：2024-12-22，
  
  修回日期：2025-03-08，
  
  网络出版日期：2025-06-25，
  
  纸质出版日期：2025-09-25
- 稿件说明：
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姜涛,郄朝辉,李威等.基于强化学习的高比例新能源电网多时段在线预防控制策略[J].电力系统自动化,2025,49(18):159-169.

JIANG Tao,QIE Zhaohui,LI Wei,et al.Multi-period Online Preventive Control Strategy for Power Grid with High Proportion of Renewable Energy Based on Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(18):159-169.
姜涛,郄朝辉,李威等.基于强化学习的高比例新能源电网多时段在线预防控制策略[J].电力系统自动化,2025,49(18):159-169. DOI： 10.7500/AEPS20241222002.

JIANG Tao,QIE Zhaohui,LI Wei,et al.Multi-period Online Preventive Control Strategy for Power Grid with High Proportion of Renewable Energy Based on Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(18):159-169. DOI： 10.7500/AEPS20241222002.

摘要

随着新能源渗透率持续提升，新能源机组出力预测误差导致电网实际运行方式与计划运行方式之间的偏差不断扩大，尤其是未来多个时段的运行方式偏差会加剧电网不满足

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准则的风险。现有单时段在线预防控制策略未充分利用多时段预测信息，难以有效地识别和削减多时段电网安全隐患。为此，提出了一种高比例新能源电网多时段在线预防控制策略，将监测信息从单一时间断面扩展至多个时间断面，实现对储能机组充放电、常规机组启停等长周期资源的控制时序优化，有效改善由实际运行方式偏差引发的多时段电网安全风险。通过离线训练与在线决策相结合来降低在线优化决策的计算量，并进一步结合融合先验知识的强化学习算法加快预防控制序列优化速度。实际电网算例验证表明，所提策略能够显著提升电网运行的安全性与稳定性，为高比例新能源电网安全运行提供了新的解决方案。

Abstract

With the continuous increase in the penetration rate of renewable energy

the prediction error of the output of renewable energy units leads to continuously widening the deviation between the actual operation mode and the planned operation mode of the power grid. Especially for future multiple periods

the deviation of the operation mode may intensify the risk that the power grid does not meet the

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criterion. The current single-period online preventive control strategy does not make full use of multi-period prediction information

making it difficult to effectively identify and reduce multi-period power grid safety hazards. To this end

a multi-period online preventive control strategy for power grid with high proportion of renewable energy

is proposed. The monitoring information is expanded from a single time period to multiple periods

achieving the optimization of the control timing for long-period resources such as the charging and discharging of energy storage units and the start and stop of conventional units

effectively improving the multi-period power grid safety caused by deviations in actual operation modes. By combining the offline training with online decision-making

the computational burden of online optimization decisions is reduced

and the optimization of preventive control sequences is further accelerated by integrating reinforcement learning algorithms fused with prior knowledge. The verification of actual power grid case shows that the proposed strategy can significantly enhance the safety and stability of the power grid operation

providing a new solution for the safe operation of power grid with high proportion of renewable energy.

关键词

Keywords

references

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