基于强化学习理论的输电网扩展规划方法

作者：王渝红^*; 胡胜杰; 宋雨妍; 江栗; 沈力

来源：电网技术, 2021, 45(07): 2829-2838.

DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2020.0831

• 输电网扩展规划
• 强化学习
• 多步回溯Q(λ)算法
• 自适应学习因子

该文将人工智能扩展至传统输电网规划中,提出基于强化学习理论的输电网扩展规划方法,以带自适应学习因子的多步回溯α-Q(λ)算法进行求解。基于数据库与蒙特卡洛法,并计及输电可靠性成本建立了扩展规划模型,设计自适应学习因子的多步回溯Q(λ)算法,利用强化学习智能体以最大累积奖励为目标,结合输电网扩展规划特性,将混合整数规划模型转换为算法的智能体与环境,用以模拟规划人员对电网的规划过程。在Garver-6与IEEE 24-RTS系统中验证该文所提方法的有效性,并与其他智能算法进行比较。

• 单位
  四川大学; 国家电网公司