基于强化学习的配电网络重构系统
基于深度强化学习的微电网在线优化
基于深度强化学习的微电网在线优化
余宏晖;林声宏;朱建全;陈浩悟
【期刊名称】《电测与仪表》
【年(卷),期】2024(61)4
【摘要】针对微电网的随机优化调度问题,提出了一种基于深度强化学习的微电网在线优化算法。
利用深度神经网络近似状态-动作值函数,把蓄电池的动作离散化作为神经网络输出,然后利用非线性规划求解剩余决策变量并计算立即回报,通过Q学习算法,获取最优策略。
为使得神经网络适应风光负荷的随机性,根据风电、光伏和负荷功率预测曲线及其预测误差,利用蒙特卡洛抽样生成多组训练曲线来训练神经网络;训练完成后,保存权重,根据微电网实时输入状态,神经网络能实时输出蓄电池的动作,实现微电网的在线优化调度。
在风电、光伏和负荷功率发生波动的情况下与日前优化结果进行对比,验证了该算法相比于日前优化在微电网在线优化中的有效性和优越性。
【总页数】6页(P9-14)
【作者】余宏晖;林声宏;朱建全;陈浩悟
【作者单位】华南理工大学电力学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM71
【相关文献】
1.基于深度强化学习的配电网在线拓扑优化策略研究
2.基于深度强化学习的微电网优化调度研究
3.基于确定性策略梯度深度强化学习和模仿学习的多源微电网经济优化调度策略
4.基于深度强化学习的微电网在线优化调度
5.基于深度强化学习的微电网源-荷低碳调度优化研究
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电气工程中的深度强化学习技术应用与展望
电气工程中的深度强化学习技术应用与展望深度强化学习技术近年来在各个领域取得了显著的突破，其在电气工程领域中的应用也越来越受到关注。
本文将介绍深度强化学习技术在电气工程中的应用，探讨其未来的发展前景。
一、深度强化学习技术在电力系统中的应用深度强化学习技术在电力系统中的应用主要体现在以下几个方面。
1. 电力负荷预测：深度强化学习可以通过学习历史数据和环境变量，对未来电力负荷进行准确的预测。
通过预测电力负荷，可以合理规划电力供给，提高系统的稳定性和效率。
2. 能源优化调度：深度强化学习可以通过分析电力系统的能源使用情况和外部环境，制定合理的能源调度策略。
通过优化能源调度，可以降低能源浪费，提高能源利用效率。
3. 电力设备故障诊断：深度强化学习可以通过学习电力设备的操作数据和故障信息，实现对电力设备故障的准确诊断。
通过及时发现和修复故障，可以降低电力系统的维修成本，提高系统的可靠性。
4. 智能电网管理：深度强化学习可以结合传感器网络和大数据分析技术，实现对智能电网的智能管理。
通过对电网运行状态的监测和分析，可以实现对电力系统的实时调度和优化，提高电网运行效率。
二、深度强化学习技术在电气设备控制中的应用深度强化学习技术在电气设备控制中的应用也具有重要的意义。
1. 电动机控制：深度强化学习可以通过学习电动机运行数据和环境信息，实现对电动机控制策略的优化。
通过优化控制策略，可以提高电动机的效率和性能。
2. 电力电子器件控制：深度强化学习可以结合电力电子器件的运行参数和外部环境，实现对电力电子器件的智能控制。
通过智能控制，可以提高电力电子器件的效率和可靠性。
3. 光伏发电系统控制：深度强化学习可以通过学习光伏发电系统的运行数据和环境信息，实现对光伏发电系统的优化控制。
通过优化控制，可以提高光伏发电系统的发电效率和可靠性。
4. 电气设备故障检测与修复：深度强化学习可以结合故障检测方法和电气设备的运行数据，实现对电气设备故障的智能检测和修复。
基于深度强化学习的综合能源系统优化调度
基于深度强化学习的综合能源系统优化调度综合能源系统是指将多种能源（如电力、热能、气体等）与不同负荷（如家庭、工业、交通等）进行协同优化调度，实现能源的高效利用和经济运行。
在传统的综合能源系统中，优化调度往往是基于静态规划模型和经验参数进行的，难以适应复杂多变的能源市场和负荷需求。
近年来，深度强化学习技术的快速发展为解决综合能源系统优化调度问题提供了新思路和方法。
深度强化学习是一种基于神经网络的强化学习方法，通过建立多层次的神经网络结构，实现对复杂环境中的长期依赖和非线性关系进行学习和优化。
在基于深度强化学习的综合能源系统优化调度中，首先需要搭建一个多层次的神经网络模型，该模型可以包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层用于接收各种能源和负荷参数的输入，隐藏层用于提取和学习输入参数中的特征，输出层用于输出最优调度策略。
通过对综合能源系统的历史数据进行训练，神经网络可以学习到不同能源和负荷之间的非线性关系和能源价格的变动规律。
同时，通过引入强化学习算法，可以在训练的过程中通过奖惩机制调整网络参数，使得网络输出的调度策略逐步趋近于最优解。
基于深度强化学习的综合能源系统优化调度具有以下几点优势：首先，相比传统的规划方法，深度强化学习可以通过学习历史数据和环境反馈进行自适应调整，适应不同能源市场和负荷需求的变化，提高调度系统的灵活性和响应速度。
其次，深度强化学习可以发掘能源系统中的潜在的非线性关系和互动效应，提高能源的利用效率和经济性。
通过对能源和负荷之间的复杂关系进行学习，可以实现精确的能源调度，减少能源损耗和环境污染。
此外，基于深度强化学习的综合能源系统优化调度还可以提高系统的安全性和鲁棒性。
通过对历史数据进行训练，可以从中学习到系统中的异常模式和故障规律，及时预警和调整能源调度，降低系统运行风险。
在实际应用中，基于深度强化学习的综合能源系统优化调度已经取得了一定的成果。
例如，在电力系统中，可以通过学习历史负荷数据和能源价格数据，优化电力的调度策略，实现电力供求的平衡和成本的最小化。
基于强化学习的电网优化调度系统
基于强化学习的电网优化调度系统电网是现代社会不可或缺的基础设施之一，它负责将电力从发电站输送到各个用电终端，为人们的生产和生活提供可靠的能源供应。
电网的优化调度系统起着至关重要的作用，它能合理安排电力资源的分配，提高电网的运行效率和经济性。
本文将介绍基于强化学习的电网优化调度系统，探讨其应用和挑战。
一、电网优化调度系统的背景和意义电网优化调度系统是指利用先进的计算机技术和算法，对电网进行智能化优化调度的系统。
其主要目标是在满足用户需求的前提下，确保电力供应的可靠性和经济性。
传统的电网优化调度系统主要基于规则和经验，但由于电力系统的复杂性和不确定性，无法满足日益增长的电力需求和可再生能源的高比例接入。
基于强化学习的电网优化调度系统能够通过学习和优化算法，实现电力系统的智能化调度。
它能够根据电力系统的实时状态和外部环境变化，动态调整电力资源的分配和运行策略，实现对电网运行的最优化控制。
这不仅可以提高电网的可靠性和经济性，还能够适应电力系统发展的需求和变化。
二、基于强化学习的电网优化调度系统的应用案例1. 能源调度与负荷预测：通过强化学习算法分析历史数据和实时信息，预测负荷变化趋势和能源供需情况，合理调度发电设备和能源储备，以满足不同时间段的需求，并降低能源的浪费。
2. 微网管理与运营优化：强化学习算法可以针对不同的微网网络拓扑结构和电力设备特性，优化微网的能量调度和运行策略，提高微网的自主管理和运营效果。
3. 智能感知与故障检测：利用强化学习算法分析电力系统的实时监测数据，实现对电力设备状态和故障的自动感知和检测，提前发现并解决电网故障，确保电网的可靠运行。
4. 削峰填谷与负荷均衡：强化学习算法可以解决电网负荷波动大、负荷均衡度低的问题。
通过合理安排电力资源的分配和调度策略，实现对负荷波动的削峰填谷，提高电网的供电质量和稳定性。
三、基于强化学习的电网优化调度系统的挑战1. 数据采集和处理：强化学习算法需要大量的数据支持，而电力系统的数据采集和处理存在一定的困难。
强化学习在电力系统中的优化调度
强化学习在电力系统中的优化调度随着电力系统的规模和复杂性的不断增加，如何实现电力系统的优化调度成为一个重要的研究领域。
强化学习作为一种重要的人工智能技术，具有自主学习和优化能力，被广泛应用于电力系统中的优化调度问题。
本文将探讨强化学习在电力系统中的应用，重点介绍其在发电调度、能源管理和智能控制等方面的研究进展。
一、发电调度发电调度是指根据负荷需求和发电机组特性等因素，合理安排各个发电机组出力、启停等操作，以实现经济运行和供需平衡。
传统的发电调度方法主要基于数学规划模型，但由于问题复杂性高、运行环境不确定性大等因素影响，传统方法难以满足实际需求。
强化学习在发电调度中具有广泛应用前景。
首先，强化学习可以通过与环境交互获取反馈信息，并根据反馈信息进行自主决策。
其次，在面对复杂问题时，强化学习可以通过学习和优化的方式逐步提高决策策略的性能。
最后，强化学习可以通过与其他优化方法的结合，实现更高效的发电调度。
二、能源管理能源管理是指在电力系统中合理安排能源供应和需求，以实现能源利用效率最大化和系统运行成本最小化。
传统的能源管理方法主要基于经验规则和数学优化模型，但由于问题复杂性高、运行环境动态变化等因素影响，传统方法存在效率低、适应性差等问题。
强化学习在能源管理中具有广泛应用前景。
首先，强化学习可以通过与环境交互获取反馈信息，并根据反馈信息进行自主决策。
其次，在面对复杂问题时，强化学习可以通过学习和优化的方式逐步提高决策策略的性能。
最后，强化学习可以根据系统运行状态实时调整决策策略，并对不同环境变量进行自主感知。
三、智能控制智能控制是指利用先进的控制算法和技术，在电力系统中实现对设备运行状态、负荷需求等因素进行监测和调整。
传统的控制方法主要基于PID控制、模型预测控制等技术，但由于问题复杂性高、运行环境动态变化等因素影响，传统方法存在响应速度慢、适应性差等问题。
强化学习在智能控制中具有广泛应用前景。
首先，强化学习可以通过与环境交互获取反馈信息，并根据反馈信息进行自主决策。
基于强化学习的智能化调度系统设计与实现
基于强化学习的智能化调度系统设计与实现智能化调度系统是现代工业中非常重要的一个应用领域，它可以将人工智能技术与调度问题相结合，使得整个系统能够更好地完成各种任务，提高系统效率和工作效益。
此外，随着强化学习技术的逐渐成熟，越来越多的智能化调度系统也开始采用强化学习算法，以取得更好的效果。
本文将就基于强化学习的智能化调度系统的设计与实现进行探讨。
一、智能化调度系统设计思路传统的调度系统多采用基于规则的方法，即经过多年的实践和积累之后，建立了一套系统化的规则库来进行调度工作，而这些规则主要是通过专家经验和部分知识推导得出的。
但是，由于这种方法过于依赖专家知识和规则库的建立，导致调度系统的灵活性和可扩展性较弱，无法适应大规模任务的复杂和多变的情况。
因此，基于强化学习的智能化调度系统应运而生。
智能化调度系统主要采用强化学习的方法，该方法能够从与环境的交互中获取知识、学习策略，并且逐步优化策略，在不断试错中来实现效率最大化和任务完美完成。
基于强化学习的智能化调度系统的设计就是将这一思路应用到调度系统中。
首先，应该从运行环境的抽象和建模入手，即从真实环境中提取有用信息，构建适应模型，并根据实际需求对模型进行学习和调整。
其次，需要每个智能调度系统都应该具有某种可执行的策略，并根据以往的经验来发现最优策略，这是通过强化学习算法来实现的。
最后，在实际应用中，还需要建立可靠的评估指标，来评估和改善系统性能。
二、强化学习算法在智能化调度中的应用强化学习的大致流程可以分为状态、行为和奖励三个组成部分。
在强化学习中，我们需要根据当前的状态进行一定的行为，以触发奖励，进而对属性进行更新。
智能化调度需要的是最佳行为策略，可以通过找到最佳Q值，找到最优的策略。
当前流行的强化学习算法有Q-Learning算法、Sarsa算法以及Deep Q Network （DQN）算法等。
其中，Q-Learning算法适用于解决离散和小规模状态空间下的智能化调度问题，而Sarsa算法适用于具有连续变量状态空间和动作空间的智能化调度问题。
基于强化学习的电力通信网路由配置优化方法
电力技术应用基于强化学习的电力通信网路由配置优化方法1，温树峰1，王甜甜1，陈泱吟国网电力科学研究院有限公司实验验证中心，江苏南京210000；2常规电力通信网路由的配置优化方法费时费力且效果不佳，因此提出基于强化学习的电力通信网路由配置优化方法。
设计中先根据虚拟路由器冗余协议来提升专线利用率，以实现出口流量的负载均衡。
在此之后进行基于强化学习动态权重优化策略的制定，将业务量大的流量端所经过的链路权重变小，根据动作离散化提升神经网络策略的更新效率，实现电力通信网的路由配置优化。
通过实验证明，提出方法在流量强度分别为0.55 s，配置优化效果较好。
强化学习；电力通信网；配置优化Reinforcement Learning Based Optimization Method for Power Communication NetworkRouting Configuration, WEN Shufeng1, WANG Tiantian.Experimental and Verification Center of State Grid Electric Power Research Institute Co., Ltd., Nanjing.Bestlink Technologies Co., Ltd., Nanjing的多线导出，达到流量出口在进行配置优化时的负载均衡。
此外，基于强化学习制定动态权重优化策略。
基于强化学习算法进行电力通信网路由配置优化是通过奖励的长期累计以达到收益最大化。
强化学习中的神经网络是将通信网路由的原始状态信息转化为与长期利益密切相关的形式，经过层层非线性细化，并进一步指导操作状态空间，其中包含完全筛选的路由相关信息。
状态信息表示的时间越短，神经网络就越容易学习如何处理它并在决策之间建立相关性。
当使用强化学习来解决问题时，电力通信网路由问题本身结构的状态与其生成动作之间具有较低的相关性，神经网络在强化学习中增加难度，导致电力通信网路由在在强化学习过程中，神经网络必须改进电力通信网的路由信息，使其转化为可操作输出，而提炼的。
配电网网络重构方法综述
配 电网络 的网络结构模 式有 环状结构 、树 状结构 ，城
市 电网一 般采 用 环状 结构 ，农 村 电 网多采 用树 状 结构 。
树状结构 因网络结构 已经固定 ，不存 在网络优化重构 的情
函数的最优潮流模 型算法 ，在 计算配 网各 种开关状态 下的
潮 流分布情况 后通过改变 开关状态考 察网损变化量进 而选
配 网的初始 结构和负荷情况 ，然后训练得 出系统 的最 优结
为电力学者一直研究 的课题 ，很多算法应运而生。
２ 配电网优化重构
近２ Ｏ 年 来 ， 国 内的配 网发 展很 快 。配 网也 越来 越 复 杂 ，居 民对 供 电可靠性 的要求也越来越 高 ，因此 配电网 的
Hale Waihona Puke 构。模拟退 火法应用于 网络优化重构 ， 目标 函数 可 以自由 选定 ，如 网损最小 、有 功损耗最小 等，然后采用 随机搜索
出网损最 小的开关状态 的网损估算法 。另外还有应 用于 网 络优化重构 的经典数学 算法 ，就是线 性或非线性 规划法 ， 其代表算法是单纯形法，参考文献 ［ ２ ］ 把这种算法应用于配 电网络优 化重构 ，叫做单环优化 法，它 的 目标 函数是 网络
有功损耗 ，潮流计算简单 、效率高 。
法来解 决复杂配 电网络 的优化重构 问题 。 在２ ０ 世纪７ ０ 年代 ，国外 的学者率先提 出了最优配 电网 络重构技术 。此后 ，很 多学者根据不 同的配 电网络提 出 自 己的重构算法 ，并应用 到实际的配 电网络当中 ，取得 了很 好的效 果。这些算法大 多都是 以网损最 小为 目标 函数 ，归 结起来 ，这 些算法主要有 三类 ：经 典的优化算法 、人工智 能算法 以及各类算法取长补短形成的新方法。
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基于强化学习的配电网络重构系统基于强化学习的配电网络重构系统
现代社会对电力供应的需求越来越高，而配电网络作为电力供应链的重要环节，需要不断地进行优化和重构以适应不同的需求和变化。
为了实现配电网络的智能化管理和高效运行，一种基于强化学习的配电网络重构系统应运而生。
一、强化学习的基本原理
强化学习是一种通过智能体与环境的交互来实现目标最大化的学习算法。
在配电网络重构系统中，智能体可以是一个具有学习和决策能力的程序或机器，环境则是指配电网络的状态和运行情况。
强化学习根据智能体采取的行动和环境的反馈来调整智能体的策略，以达到最优化的效果。
二、配电网络重构的问题定义
配电网络重构是指通过调整配电网的拓扑结构和参数配置来实现电力供应的最优化。
传统的配电网络重构方法往往基于经验和规则，无法适应复杂多变的电力需求。
而基于强化学习的配电网络重构系统则可以根据实时的电力需求和网络状态，通过学习和优化来实现最优的重构决策。
三、强化学习在配电网络重构中的应用
1. 状态空间定义：通过传感器和监测装置获取配电网络的实时状态，包括电流、电压等信息。
将这些信息作为状态空间的定义，构建配电
网络的状态模型。
2. 行为空间定义：将配电网络重构过程中可能采取的不同操作或控
制动作定义为行为空间，如线路切断、线路连接、设备调整等。
3. 奖励函数设计：通过定义适当的奖励函数来评估各种重构操作的
效果，如电力损耗、电力负荷平衡等指标。
4. 策略学习和更新：通过与环境的交互，智能体不断学习和更新其
策略，选择对应于当前状态的最优行动，以最大化累积奖励。
5. 重构决策执行：根据学习到的最优策略，实施相应的重构决策，
调整配电网络的拓扑结构和参数配置。
四、基于强化学习的配电网络重构系统的优势
1. 自适应性强：强化学习算法可以根据配电网络的实时状态和需求
变化，智能地调整重构决策，适应复杂多变的电力供应情况。
2. 效率高：强化学习算法可以通过不断的学习和优化，找到最优的
重构策略，减少电力损耗、提高电力负荷平衡和供电可靠性。
3. 可靠性强：基于强化学习的配电网络重构系统具有一定的自我修
复能力，可以自动检测和应对电力故障，保障电力供应的可靠性和连
续性。
五、基于强化学习的配电网络重构系统的应用前景
基于强化学习的配电网络重构系统在未来具有广阔的应用前景。
随着电力需求的不断增长和电网规模的扩大，传统的配电网络重构方法已经不能满足需求。
而基于强化学习的配电网络重构系统可以实现自主学习和优化，提高电力供应的效率和可靠性，适应复杂多变的电力需求和网络状态。
六、总结
基于强化学习的配电网络重构系统是一种能够智能化管理和优化配电网络的方法。
通过强化学习算法的学习和优化，系统可以实现电力供应的最优化，减少电力损耗、提高供电可靠性。
未来随着电力需求的不断增长，基于强化学习的配电网络重构系统将会得到广泛的应用和推广。