基于强化学习理论的输电网扩展规划方法

摘要：

该文将人工智能扩展至传统输电网规划中,提出基于强化学习理论的输电网扩展规划方法,以带自适应学习因子的多步回溯α-Q(λ)算法进行求解.基于数据库与蒙特卡洛法,并计及输电可靠性成本建立了扩展规划模型,设计自适应学习因子的多步回溯Q(λ)算法,利用强化学习智能体以最大累积奖励为目标,结合输电网扩展规划特性,将混合整数规划模型转换为算法的智能体与环境,用以模拟规划人员对电网的规划过程.在Garver-6与IEEE 24-RTS系统中验证该文所提方法的有效性,并与其他智能算法进行比较.

关键词：输电网扩展规划、强化学习、多步回溯Q(λ)算法、自适应学习因子

所属期刊栏目：45

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网西南分部科技项目SGSW0000GHJS 1900117

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10页

页码：2829-2838