[发明专利]一种基于图深度强化学习的电网低压减载紧急控制方法在审
| 申请号： | 202210284930.9 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114865638A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 杨军;裴洋舟;王骏东;冯华;陈晓刚;章姝俊 | 申请（专利权）人： | 武汉大学;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/14 | 分类号： | H02J3/14;H02J3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于图深度强化学习的电网低压减载紧急控制方法。该方法基于电力系统算例规模设计拓扑变化场景和低压减载策略；采样系统拓扑多时刻观测值构建节点特征矩阵；基于FastGCN‑D3QN图深度强化学习提取有效样本特征，训练并建立电力系统低压减载紧急控制模型；利用训练完成的低压减载模型进行预测获取系统紧急控制方案。现有基于传统深度强化学习的低压减载方法难以适应电网拓扑变化，无法提供准确和可靠的控制方案；而改进的FastGCN方法可对非欧式空间数据进行建模，提取拓扑频繁变化的电网拓扑特征，但是缺乏一定的决策能力。本发明将两者结合优势互补，为拓扑频繁变化的电力系统场景的感知决策问题提供了解决思路，可提供更可靠更经济的控制策略。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 电网 低压 紧急 控制 方法 | ||
【主权项】：
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