本發明公開基于深度強化學習的配電網保護控制方法及系統,包括智能體獲取本地量測數據,將獲取到的感知信息作為深度強化學習的環境狀態信息;智能體獲取動作類型和參數作為深度強化學習的動作空間信息;設計智能體與環境交互過程中的獎勵函數;構建深度強化學習神經網絡模型;對所述深度學習神經網絡進行訓練;根據訓練好的深度強化學習神經網絡模型對獲取到的感知信息進行自主決策,得到控制斷路器動作的指令。本發明改變了傳統電流保護以電流整定值為動作判定依據的思路,讓保護裝置自主感知配電網的運行狀態,通過不斷的試錯學習,自適應調整保護動作策略,以滿足高度不確定性配電網環境的保護動作的選擇性和速動性。
聲明:
“基于深度強化學習的配電網保護控制方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)