一种基于深度强化学习的电网潮流分析方法

作者：王申; 李文臣; 贾培浩; 黄彦浩; 章姝俊

来源：电子设计工程, 2022, 30(16): 46-50.

DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2022.16.010

• 电网潮流分析
• 深度学习
• 深度双Q网络
• 计算收敛
• 电网调度
• 传统潮流计算

针对传统潮流计算难以满足日趋复杂的电网架构，且计算收敛效果不佳等问题，提出了一种基于深度强化学习的电网潮流分析方法。详细论述了电网传统潮流计算的方法及计算不收敛的影响因素，利用融合深度学习与深度双Q网络(DDQN)自动调节网络参数，使潮流计算趋于收敛。最终根据收敛后的潮流值分析电网运行状态，并采取转移负荷等措施完成电网调度，保证系统稳定运行。基于PSASP平台对所提方法进行实验论证，结果表明DDQN具有较好的收敛特性，且当系统配置理想时，仅有3%的潮流计算不收敛。同时，经过优化后的电网潮流，轻载变压器由12%上升至19%，部分变电站改由双回路供电，使电网更加稳定可靠。

• 单位
  中国电力科学研究院有限公司