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题名基于DASAC的配电网故障恢复策略
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作者
冉华军
郑军
贺旭辉
王灿
马辉
王锐
喻亚洲
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机构
三峡大学电气与新能源学院
国网荆州供电公司
武汉长海高新技术有限公司
湖北华中电力科技开发有限责任公司
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出处
《智慧电力》
北大核心
2025年第12期85-94,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52377191)。
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文摘
传统故障恢复策略普遍存在响应时间长、经济效益差及供电质量低等问题。为此,提出一种基于深度强化学习的配电网故障恢复方法。首先,考虑分布式电源出力与负荷需求的波动特性,建立了兼顾可靠性与经济性的故障恢复模型。其次,将配电网故障恢复问题建模为马尔可夫决策过程,并设计双智能体分别处理动作空间中的离散与连续操作,以加快恢复速度、降低训练复杂度并提升系统稳定性。在此基础上,提出一种双智能体软行动者-评论家算法(DASAC),通过智能体之间的高效协同训练生成最优恢复策略。最后,在改进的PG&E 69节点系统上进行仿真验证,结果表明所提策略能够可靠地输出最佳故障恢复方案,有效减少故障恢复过程中的损失。
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关键词
分布式电源
配电网
故障恢复
负荷需求时变
双智能体柔性动作-评价
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Keywords
distributed generation
distribution network
fault recovery
time-varying load demand
dasac
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
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