基于深度确定性策略梯度网络的电网潮流调控决策推理方法

摘要

一种基于深度确定性策略梯度网络的电网潮流调控决策推理方法，为电力网络设计其状态表征向量和动作表征向量；基于深度确定性策略梯度网络设计推理模型，将状态表征向量作为Actor网络的输入，得到多个相似的离散动作，将“状态‑动作”对向量作为Critic网络的输入，输出每一“状态‑动作”对向量的价值估计，选取估计值最高的动作作为该状态下要在环境中执行的最终动作；基于离散化的电网运行数据集仿真电网运行环境，将所述模型和仿真电网运行环境进行交互，从仿真电网运行环境中得到当前状态和要执行的最终动作，将要执行的最终动作交由仿真电网运行环境执行，本发明为电力网络实时调控提供了一种可行手段。