申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117810978A

主分类号：H02J3/00

分类号：H02J3/00;H02J3/06;H02J3/32;H02J3/46;H02J3/48;H02J3/50;G06N3/045;G06N3/092;G06N3/006;G06Q10/04;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请提出一种基于预测信息修正的配电网运行优化方法及相关装置，对多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型进行求解的强化学习算法，采用修正的马尔科夫决策模型，将状态空间划分为受动作空间显式影响的状态张量和不受策略影响的状态特征其中，不受策略影响的状态特征由当前状态以及预测状态信息构成，同时对应设置有外部环境未来变化趋势对当前执行策略的影响评价函数能够对不可控状态迁移单独处理，并提出了对应的策略补偿奖励结构，且该架构在强化学习驱动的电网优化中具有很强的普适性。另外，本申请将多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型拆分为多个具有相同参数结构的单断面数学模型，简化了求解过程。

主权项：1.一种基于预测信息修正的配电网运行优化方法，其特征在于，包括：建立多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型；对所述多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型的约束进行处理，使所有约束均转化为可求解形式；将所述多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型拆分为多个具有相同参数结构的单断面数学模型；以所述多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型中能够使用强化学习算法求解的决策变量作为初始动作空间，通过强化学习算法依次求解各单断面数学模型，得到配电网运行优化策略；其中，所述强化学习算法基于修正的马尔科夫决策模型，所述修正的马尔科夫决策模型中状态空间包括受动作空间显式影响的状态张量和不受策略影响的状态特征所述不受策略影响的状态特征由当前状态以及预测状态信息构成，同时对应设置有外部环境未来变化趋势对当前执行策略的影响评价函数rtext。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司 基于预测信息修正的配电网运行优化方法及相关装置

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