[发明专利]电网潮流调控决策推理方法

说明书

一种基于深度确定性策略梯度网络的电网潮流调控决策推理方法，为电力网络设计其状态表征向量和动作表征向量；基于深度确定性策略梯度网络设计推理模型，将状态表征向量作为Actor网络的输入，得到多个相似的离散动作，将“状态‑动作”对向量作为Critic网络的输入，输出每一“状态‑动作”对向量的价值估计，选取估计值最高的动作作为该状态下要在环境中执行的最终动作；基于离散化的电网运行数据集仿真电网运行环境，将所述模型和仿真电网运行环境进行交互，从仿真电网运行环境中得到当前状态和要执行的最终动作，将要执行的最终动作交由仿真电网运行环境执行，本发明为电力网络实时调控提供了一种可行手段。

技术领域

本发明属于智能电网技术领域，涉及一种电力网络潮流调控的人工智能增强，特别涉及一种基于深度确定性策略梯度网络的电网潮流调控决策推理方法。

背景技术

作为输送电力能源的管道，大电网是高维紧耦合的复杂动力学系统，保障大电网的安全运行调度与控制(调控)一直是工业界和学术界广泛关系的问题。当前，大电网调控的第一道安全防线是安全稳定的自动化装置，第二道防线是依靠人工经验对电网调控进行最终决策。由于大规模新能源的广泛接入使得电网调控具有不确定性，多类型设备互联造成电网互动开放性，故障瞬时扰动冲击形成电网运行脆弱性。因此，大电网调控面临运行方式高维化、计算分析海量化、安全稳定失配风险加剧的严峻挑战。

目前的电网调控依靠复杂动力学系统的数字仿真分析手段，更高度依赖人工对电网运行的经验认知水平。现有的调控策略往往是根据设想的“最坏”极端情况或一些典型的运行情况，通过离线仿真提前制定的“调度规范”。随着可再生能源、分布式能源、需求响应和电力市场行为的快速增长，传统的理论假设和调控规则无法适应愈加复杂时变的电网结构和特性；且由于缺乏足够的计算能力和无法实时使用的精准电网物理模型，现有自动控制系统很难对调控策略进行实时调整和改进。传统自动化装置不具备调度决策的智能化属性，当前的智能电网调控算法往往针对某一特定的检测目标而设计，在电网结构发生改变时需要重新设计和训练，需要耗费大量人力物力和时间，无法根据电网整体状况确定调控策略，难以保证电网全局决策的可靠性和敏捷性，而大电网的脆弱性对紧急控制的错误极为敏感。所以亟需发展针对现代电网调控的一套完善、有效且快速的电网调控理论和系统。