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卢恒光 (卢恒光.) [1] | 林碧琳 (林碧琳.) [2] | 温步瀛 (温步瀛.) [3]

Abstract:

电力系统受到大扰动后会进入紧急运行状态,必须及时采取紧急控制措施使系统恢复稳定运行.切机控制是维护系统稳定最有效且最常用的控制措施.针对传统基于策略表的控制方法在实际应用中存在故障不匹配的问题,提出了一种基于深度强化学习的电力系统暂态稳定切机控制决策方法.首先,引入深度确定性策略梯度(DDPG)算法,结合等面积定则,对算法各要素重新设计.其次,建立基于DDPG算法的切机控制决策模型.最后,利用PSA-BPA软件和Pycharm软件搭建单机无穷大系统和IEEE39节点系统切机控制仿真模型,通过算例验证了所提方法的有效性.

Keyword:

切机控制 暂态稳定 深度强化学习 深度确定性策略梯度

Community:

  • [ 1 ] [卢恒光]福建华电万安能源有限公司
  • [ 2 ] [温步瀛]福州大学
  • [ 3 ] [林碧琳]福州大学

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Source :

电器与能效管理技术

ISSN: 2095-8188

CN: 31-2099/TM

Year: 2023

Issue: 3

Page: 11-15,68

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