基于电网专家策略模仿学习的新型电力系统实时调度

摘要：

随着可再生能源的大规模并网,电网运行逐渐表现出高阶不确定性的新特征,给系统安全稳定运行带来严峻挑战.基于模型驱动的传统实时调度方法需占用大量计算资源,而近几年受到广泛关注的强化学习(reinforcement learning,RL)方法由于处理高维复杂电网状态信息,存在训练速度缓慢等问题.为此,该文提出一种可用于电网实时调度的电网专家策略模仿学习方法(grid expert strategy imitation learning,GESIL).该方法首先基于图论思想建立了电网模型,其次设计了考虑电网安全运行和电力平衡控制的电网专家策略,然后利用模仿学习融合专家策略与所建模型,获得可用于电网调度决策的GESIL智能体.该文在高比例新能源占比的IEEE 118节点修正模型中对比了GESIL、传统调度方法和RL方法.分析结果表明,GESIL可更加稳定高效地计算出电网运行优化方案和电力平衡控制策略,显著提升调度决策的优化效果和计算速度.

关键词：实时调度、模仿学习、电网专家策略、N-1安全运行、强化学习

所属期刊栏目：47

分类号：TM721(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目5100-201955002A-0-0-00

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：517-528,中插24-中插25