一种基于人工神经网络及深度强化学习的AVC智能控制方法

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摘要

本发明公开了一种基于人工神经网络及深度强化学习的AVC智能控制方法，包括，结合电网无功负荷的态势预测结果和新能源并网的点的无功负荷变化规律，将变电站分为不同的子控制区域；基于贝尔曼方程和最小化损失函数优化动作效用函数，并结合所述动作效用函数获得决策度量函数；通过利用所述决策度量函数的梯度优化智能体的决策模型参数，训练智能体；将所述不同子区域的态势预测结果和新能源无功变化规律输入到所述智能体，通过所述智能体计算电力系统的电压控制量控制电网无功电压。本发明通过结合人工神经网络和确定性策略的多智能体强化学习算法训练智能体，提高了对无功电压的主动控制能力。

基本信息

专利标题：

一种基于人工神经网络及深度强化学习的AVC智能控制方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112465664A

申请号：

CN202011263523.7

公开（公告）日：

2021-03-09

申请日：

2020-11-12

授权号：

CN112465664B

授权日：

2022-05-03

发明人：

朱勇陶用伟王常沛蒋宏荣徐坤李泽群张韵杨键黄琼杨晓燕邓钦郑华高卫华王秀境时敏李明宏刘岑俐肖彬肖浩宇王寅曹杰陈锐苏华英田年杰代江刘明顺吴应双龙秋风张丹欧阳可凤汪明清黄才云潘云王雨陈愿米付麟淞舒晓晴吴秋君蒋进芳顾本洪唐洁瑶廖玉琼姚璐肖倩宏安甦陈锦龙

申请人：

贵州电网有限责任公司;贵州电网有限责任公司凯里供电局

申请人地址：

贵州省贵阳市南明区滨河路17号

代理机构：

南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

李照禄

优先权：

CN202011263523.7

主分类号：

G06Q50/06

IPC分类号：

G06Q50/06 G06Q10/04 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62 H02J3/00 H02J3/16 H02J3/50 G06F17/18