【摘 要】
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为了辨识故障后对电网暂态稳定性影响较大的薄弱线路,提出一种基于双Q学习(double Q-learning,DQL)的考虑暂态稳定约束的电网薄弱线路辨识方法.首先,将电网薄弱线路辨识问题
【机 构】
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强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院),湖北省武汉市,430074;中国电力科学研究院有限公司,北京市海淀区,100192
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为了辨识故障后对电网暂态稳定性影响较大的薄弱线路,提出一种基于双Q学习(double Q-learning,DQL)的考虑暂态稳定约束的电网薄弱线路辨识方法.首先,将电网薄弱线路辨识问题转化成马尔克夫决策过程.接着,利用DQL智能体结合电网时域暂态仿真计算,通过强化学习筛选出容易导致电网失稳的切线故障.最后,提出线路薄弱度指标,计算得到考虑暂态稳定约束的电网薄弱线路.所采用的DQL在Q学习的基础上增加了Q目标表,实现切线故障选择与评估的分离,并采用优先级采样的经验回放机制,能提升算法的稳定性与训练速度.10机39节点和16机68节点系统的仿真结果都表明,所提基于DQL算法的薄弱线路辨识方法,能通过较少的仿真次数,有效地辨识出考虑系统暂态安全稳定约束的薄弱线路.
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