基于改进双延迟深度确定性策略梯度算法的电网有功安全校正控制

新型电力系统中,由于源荷不确定性的影响,发生线路过载事故的风险增大,传统的有功安全校正方法无法有效兼顾计算速度及效果等.基于此,该文提出一种基于改进双延迟深度确定性策略梯度算法的电网有功安全校正控制方法.首先,在满足系统静态安全约束条件下,以可调元件出力调整量最小且保证系统整体运行安全性最高为目标,建立有功安全校正控制模型.其次,构建有功安全校正的深度强化学习框架,定义计及目标与约束的奖励函数、反映电力系统运行的观测状态、可改变系统状态的调节动作以及基于改进双延迟深度确定性策略梯度算法的智能体.最后,构造考虑源荷不确定性的历史系统过载场景,借助深度强化学习模型对智能体进行持续交互训练以获得良好的决策效果;并且进行在线应用,计及源荷未来可能的取值,快速得到最优的元件调整方案,消除过载线路.IEEE 39节点系统和IEEE 118节点系统算例结果表明,所提方法能够有效消除电力系统中的线路过载且避免短时间内再次越限,在计算速度、校正效果等方面,与传统方法相比具有明显的优势.