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一种电力系统薄弱评估智能体训练方法、评估方法和系统

摘要

本发明公开了一种电力系统薄弱评估智能体训练方法、评估方法和系统,属于电力系统薄弱评估领域。本发明基于深度强化学习算法与电力系统连锁故障模型,基于深度Q网络的智能体决策最易导致电力系统崩溃的攻击线路,基于电力系统连锁故障模型模拟受攻击线路退出运行后的潮流转移过程,自动切除潮流越限最严重的输电线路。继续利用智能体决策攻击线路,直至停运线路或损失负荷达到一定的阈值,判定电力系统崩溃,并输出智能体决策的攻击序列。在此过程中,存储强化学习所需的经验样本并训练更新智能体。本发明利用深度强化学习算法训练得到的智能体,能有效决策出当前潮流工况下,最易导致电力系统崩溃的攻击序列,从而评估电力系统的薄弱程度。

著录项

  • 公开/公告号CN113452026B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.09.20

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202110731653.7

  • 申请日2021.06.29

  • 分类号H02J3/06;H02J3/48;H02J3/14;G06F30/20;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;

  • 代理机构华中科技大学专利中心;

  • 代理人祝丹晴

  • 地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

  • 入库时间 2022-09-26 23:21:11

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-09-20

    授权

    发明专利权授予

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