关于深度强化学习在电网紧急控制中的应用研究.pdf

简介：
本论文探讨了深度强化学习技术在电力系统紧急控制领域的应用潜力，旨在通过智能算法提高电网的安全性和稳定性。 本段落提出了一种基于深度强化学习的电网紧急控制策略，并通过实验证明了其有效性与准确性。该方法结合了机器学习领域的两个重要分支：深度学习和强化学习。 首先，文章介绍了强化学习的基本框架及其核心算法Q-Learning的工作原理。Q-Learning是一种离线的学习机制，它能够根据环境反馈不断更新行动价值函数（即Q值），以此来优化策略选择过程。 随后，文中探讨了深度卷积神经网络(CNN)在电网紧急控制中的应用潜力。CNN通过多层次的非线性变换提取图像或序列数据中的关键特征，在处理电力系统的复杂运行状态方面展现出独特的优势。利用这种模型，可以从大规模的数据集中高效地识别出对决策至关重要的信息。 在此基础上，文章提出了一种深度强化学习框架：采用双重Q-Learning和竞争Q-Learning来计算行动的价值函数，并结合深度卷积神经网络进行特征提取。这种方法不仅能够有效减少策略优化过程中的过拟合现象，还通过引入多个价值估计的竞争机制提高了决策的灵活性与准确性。 为了验证所提方法的有效性，研究团队在IEEE 39节点系统上进行了详细的实验分析。结果表明，在面对电网突发状况时，该控制策略可以基于实时运行信息自适应地生成切机指令，从而显著提升了电力系统的稳定性和应急响应能力。 综上所述，本段落提出了一种创新的数据驱动方法来解决电网紧急状态下的决策问题，并展示了其在提高电力系统可靠性和智能化水平方面的巨大潜力。这种方法不仅为当前的电网管理提供了新的视角和工具，也为未来电力行业的技术发展开辟了新路径。