20、电力系统发电机恢复的强化学习方法及复杂系统控制优化策略

电力系统发电机恢复的强化学习方法及复杂系统控制优化策略

1. 发电机恢复方案概述

在电力系统中，发电机的快速恢复对于系统的可靠、安全运行至关重要。这里采用强化学习算法来实现发电机的恢复。强化学习主要包含智能体（agent）和环境（environment），二者可相互作用并建模为马尔可夫模型。

环境包括动作空间 $A$、状态空间 $S$、状态转移率 $P(s_{t + 1}|s_t, a_t)$ 和奖励函数 $R$。智能体在当前状态 $s$ 下选择一个动作 $a$，该动作可根据 $\epsilon$-贪心策略确定。执行动作后，环境会更新状态并返回奖励给智能体，智能体持续改变网络以更新 $Q$ 表，直至折扣奖励最大化。

以下是发电机恢复的关键判断条件：
- 是否获得最佳恢复状态 ：根据每次更新动作，重新计算潮流后，若对应的平均奖励值最大，且发电机组的有功功率输出处于最佳状态，则认为达到最佳恢复状态。
- 稳态 ：当平均奖励达到最大，且发电机组的有功功率达到最优时，电力系统将恢复到预期状态，并获得最优 $Q$ 表。

2. 基于 Q - 学习算法的发电机恢复模型

在这个模型中，智能体指的是做出恢复决策的电力系统操作员，环境是故障电力系统。动作空间是除松弛发电机外，增加或减少另外两台发电机的有功功率输出。状态空间意味着每次发电机组的有功功率输出改变时，都要重新计算潮流。观测空间包含发电机组的有功功率、节点电压、负载功率和线路功率。

奖励函数直接影响智能体的决策行为，设计时需考虑恢复目标函数和约束条件。在恢复期间，若智能体决策对应的状