面向电网前瞻调度嵌入领域知识的深度强化学习方法

作     者：成梁成 严嘉豪 姚建国 杨胜春 李亚平 CHENG Liangcheng;YAN Jiahao;YAO Jianguo;YANG Shengchun;LI Yaping

作者机构：中国电力科学研究院有限公司江苏省南京市210003 

出 版 物：《电网技术》 (Power System Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第8期

页      面：3133-3142,I0019,I0020页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(U2066212 52307150) 

主　　题：前瞻调度 强化学习 领域知识 调度知识正则项 

摘      要：强化学习由于具有自学习与自寻优能力,在电网前瞻调度等领域渐露头角。然而,现有基于强化学习的调度方法对最优策略的探索效率及收敛性较低。为了适应大规模电网,考虑历史发电数据、电力平衡、新能源消纳率、线路负载率等领域知识,将其嵌入至强化学习策略网络正则项并用于引导智能体训练方向。该方法在训练前期基于专家修正后的历史机组出力轨迹学习调度员经验,使得智能体策略网络参数快速收敛到一个有效初始解;在训练中后期,引入电力平衡等损失函数正则项,引导智能体满足先验调度知识,有效预防智能体盲动行为,提升调度决策质量。最后,利用IEEE118节点系统验证所提算法有效性。