[发明专利]一种电力系统薄弱评估智能体训练方法、评估方法和系统

权利要求书

1.一种电力系统薄弱评估智能体训练方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、读取潮流计算数据，获取电力系统的潮流状态；

S2、智能体根据当前的潮流状态决策攻击线路编号；

S3、执行线路攻击，进行断线后电力系统的子网络检测和预处理，调整电力系统潮流计算数据，并计算新的电力系统潮流；

S4、判断是否存在潮流越限的线路，若是，则切除任一条潮流越限的线路，返回步骤S3，若否，继续执行步骤S5；

S5、将当前的训练样本数据加入智能体模型训练样本库，训练并更新智能体参数；

S6、判断潮流状态是否达到第一终止条件，若否，返回步骤S2，若是，输出智能体决策得到的攻击序列；

S7、判断智能体训练过程是否达到第二终止条件，若否，返回步骤S1，若是，输出训练好的智能体模型；

所述步骤S3中，所述子网络检测和预处理包括：

若断线后，电力系统分成2个以上的子网络，则将输电线路、发电机及负荷分别纳入相应的子网络，各子网络保持自身功率平衡，相互之间没有功率交互；

若子网络中没有发电机，则处理该子网络时，其输电线路状态全部由正在运行转变为停运，母线联网状态全部由入网转变为脱网；

所述判断潮流状态是否达到第一终止条件包括：

判断当前停运线路总数是否达到预定规模或损失负荷是否达到预定比例；

所述判断智能体训练过程是否达到第二终止条件包括：

判断智能体参数更新次数或累计读取的初始潮流数据是否达到预设阈值。

2.根据权利要求1所述的电力系统薄弱评估智能体训练方法，其特征在于，所述潮流计算数据包括：

输电线路信息：左右母线编号、电抗电阻电容、变压器变比、额定传输容量和线路运行状态；

母线信息：发电机有功出力、负荷有功功率和母线联网状态；

发电机信息：发电机调速系数。

3.根据权利要求1所述的电力系统薄弱评估智能体训练方法，其特征在于，所述智能体用深度Q网络表示，输出层的维度为电力系统可受攻击的输电线路数量，深度Q网络利用输入的状态数据计算出各输电线路对应的输出神经元的Q值。

4.根据权利要求1所述的电力系统薄弱评估智能体训练方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述调整电力系统潮流计算数据包括：

若当前子网络中有功功率不平衡，则根据具备调频能力的发电机的调速系数按比例分配有功不平衡量，若有功功率盈余，则减少发电机有功出力，若有功功率不足，则增加发电机有功出力；

若调整后的发电机有功出力超过发电机有功出力上限，则将该发电机有功出力设定为发电机有功出力上限，剩余有功出力上调量由其他发电机承担；若仍剩余有功出力上调量，则削减负荷以达到功率平衡；

若调整后的发电机有功出力低于发电机有功出力下限，则将该发电机有功出力设定为发电机有功出力下限，剩余有功出力下调量由其他发电机承担；若仍剩余有功出力下调量，则切除发电机以达到功率平衡；

若经过以上调整后，子网络中所有发电机均被切除，则该子网络按照无源网络出力，相应调整输电线路与母线状态。

5.根据权利要求1所述的电力系统薄弱评估智能体训练方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

将智能体决策切线前的潮流状态、切线决策、切线后的潮流状态、立即回报函数与马尔可夫决策过程结束标志作为一个强化学习样本存入智能体训练样本库；

采取优先经验采样法从智能体训练样本库中抽取样本数据。