基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法

摘要

本发明涉及一种基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法，其技术特点是：根据配电网继电保护的基本性质建立奖励函数；根据奖励函数计算配电网中各个断路器的奖励值并填入Q‑Table表中，建立强化学习中算法的Q‑Table表格；对Q‑Table表格中的Q值进行迭代；对Q‑Table表格中的Q值全部迭代结束后，得到配电网断路器的最终定值。本发明实现了配电网继电保护定值的自动整定功能，提高了配电网定值整定效率，降低了从业人员的工作量，有效地解决了传统整定计算中存在的因定值失配导致的整定结果劣化的问题，提高了整定定值对速动性、选择性、灵敏性的适应程度，进而解决因定值劣化导致的配电网越级跳闸、故障无法切除、切除时间过长等问题。