基于深度强化学习面向虚假拓扑攻击和拓扑优化的电网调度方法

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作   者：

韩一宁;  张程彬;  郭敏嘉;  赵男;  崔明建; 

作者机构：

云南电网股份有限公司;  国网太原供电公司;  天津大学电气自动化与信息工程学院; 

关键词：

深度强化学习;  拓扑结构优化;  电力系统运行;  虚假拓扑攻击; 

期刊名称：

智慧电力

i s s n：

2096-4145

年卷期：

2024 年 52 卷 003 期

页   码：

25-31

摘   要：

随着高比例可再生能源的接入和虚假拓扑攻击的频率不断增加,传统的电网控制方法和发电出力调整调度方法已经难以满足电力系统运行的需要.因此,设计并实现了一种基于深度强化学习面向虚假拓扑攻击和拓扑优化的电网调度方法,使智能体能够在正常的负荷波动以及随机发生的拓扑攻击影响下,通过深度强化学习方法决策并执行调整电网拓扑结构的动作,提高电力系统运行的安全性.最后,基于IEEE 14节点系统数据的仿真验证了所提方法的有效性.