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基于强化学习的电网脆弱性分析方法

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的电网脆弱性分析方法,涉及电力系统安全技术领域。该方法为:首先建立强化学习模型与电网级联故障模型,同时设置一定比例的线路为关键线路;然后使用强化学习模型根据电网级联故障模型的状态选择电网中一组非关键线路依次移除,记录线路移除前后电网的状态,并以最大化电网损伤为目标优化强化学习模型的参数,重复此步骤若干回合;最后得到部分关键线路不可被移除时可使电网受损最大的攻击序列与顺序攻击可导致的最大损坏。本发明充分考虑了实际场景中电网部分元件被额外保护的情况,并使用强化学习方法,提高了最优攻击序列的搜索效率。

著录项

  • 公开/公告号CN112636357A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN202011433445.0

  • 发明设计人 张永乐;李伦波;濮存来;郭剑辉;

    申请日2020-12-10

  • 分类号H02J3/06(20060101);G06F30/27(20200101);G06Q50/06(20120101);

  • 代理机构32203 南京理工大学专利中心;

  • 代理人朱炳斐

  • 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

  • 入库时间 2023-06-19 10:32:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-28

    著录事项变更 IPC(主分类):H02J 3/06 专利申请号:2020114334450 变更事项:发明人 变更前:张永乐李伦波濮存来郭剑辉 变更后:濮存来张永乐李伦波郭剑辉

    著录事项变更

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