基于深度强化学习的输电网网架规划方法

摘要：

为解决现有输电网规划方法在多场景情况下存在的灵活性不足的问题,同时进一步提高规划方法的运算效率,文章提出一种基于深度强化学习的输电网规划方法.首先,通过聚类方法,以系统信息熵最小为目标,生成用于规划的电网典型场景,并建立适用于多场景的输电网灵活规划模型.其次,综合运用深度强化学习方法及Actor-Critic方法,提出适用于输电网规划的改进指针网络模型,并采用改进指针网络与Actor-Critic结合的方法(revised pointer network with Actor-Critic,RPNAC)对规划模型进行求解.最后,基于IEEE标准算例进行计算及数据分析,验证了文章所提方法的科学性和高效性.

关键词：输电网网架规划、信息熵、多场景、指针网络、深度强化学习

所属期刊栏目：42

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网地方公司项目非规范项目名称）52061318006P

在线出版日期：2021-07-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：101-109