[发明专利]基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法

说明书

本发明涉及一种基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法，其技术特点是：根据配电网继电保护的基本性质建立奖励函数；根据奖励函数计算配电网中各个断路器的奖励值并填入Q‑Table表中，建立强化学习中算法的Q‑Table表格；对Q‑Table表格中的Q值进行迭代；对Q‑Table表格中的Q值全部迭代结束后，得到配电网断路器的最终定值。本发明实现了配电网继电保护定值的自动整定功能，提高了配电网定值整定效率，降低了从业人员的工作量，有效地解决了传统整定计算中存在的因定值失配导致的整定结果劣化的问题，提高了整定定值对速动性、选择性、灵敏性的适应程度，进而解决因定值劣化导致的配电网越级跳闸、故障无法切除、切除时间过长等问题。

技术领域

本发明属于配电网技术领域，涉及配电网中的继电保护方法，尤其是一种基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法。

背景技术

电力系统与工业生产、人们的生活密切相关，如何保障电网的安全稳定运行就显得尤为重要。当电网发生短路、断线等故障时，就要采取相关措施，使系统以尽量小的代价恢复到稳定运行状态。作用于电力系统单个元件的继电保护装置就是这些措施中最为重要的一种。当电网发生短路故障时，安装于系统各个元件上的有着相互配合关系的保护装置判别出发生故障的元件，并迅速将故障元件从系统中隔离出来，使得系统剩余部分能正常运行。要使得电网中的保护装置能够正确地动作，就必须使各个保护装置间在定值和动作时间上根据相关规则保持正确的配合关系，也就是要做好电网继电保护装置的整定计算工作。

目前，配电网继电保护定值整定通常采用了人工计算的方法，这种人工计算方法不但计算量大，而且在遇到电网结构复杂、断路器数量较多时，定值难以准确及时地计算出来，经常会出现定值失配的问题，整定结果往往无法满足对继电保护速动性、选择性、灵敏性的要求，进而导致的配电网越级跳闸、故障无法切除、切除时间过长等问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、准确性高且提高效率的基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法，

本发明解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法，包括以下步骤：

步骤1、根据配电网继电保护的基本性质，建立奖励函数；

步骤2、根据奖励函数，计算配电网中各个断路器的奖励值并填入Q-Table表中，从而建立强化学习算法中的Q-Table表格；

步骤3、采用贝尔曼方程对Q-Table表格中的Q值进行迭代,所述Q值为断路器的奖励值；

步骤4、对Q-Table表格中的Q值全部迭代结束后，将最后一次迭代的状态量设为配电网断路器的最终定值。

而且，所述步骤1建立的奖励函数P_x为：

式中，P_sel为选择性的奖励函数，P_sen为灵敏性的奖励函数，P_spe为速动性的奖励函数。

而且，所述选择性的奖励函数P_sel为：

式中，X_sel=0/1/2表示主低开关跳闸/正确跳闸/越级跳闸，表示选择性惩罚值，表示主低开关跳闸惩戒系数，表示选择性奖励值，、分别表示当前损失负荷、最小损失负荷；W_max表示线路总负荷；

所述灵敏性的奖励函数P_sen为：

式中，X_sen=0/1表示故障未切除/切除；表示灵敏性惩罚值；