论文摘要
为提高电力系统的运行安全性,文中将电力系统风险评估理论引入到传统无功优化中,建立了考虑运行风险的多目标无功优化数学模型,并为此提出了一种全新的迁移部落强化学习算法,该算法将人工智能算法的随机搜索机制和强化学习算法的迭代模式有机融合,利用知识矩阵储存部落寻优信息,通过知识迁移显著提高了在线学习阶段算法的速率。IEEE 118节点标准系统的仿真表明:迁移部落强化学习算法在保证较好的全局寻优性能的同时,速度可达传统人工智能算法的2～10倍,有效解决了考虑风险的多目标无功优化的动态快速求解。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 贾巍,雷才嘉,高慧,韩传家,陈吕鹏,陈俊斌
关键词: 无功优化,风险评估,迁移部落,强化学习
来源: 电测与仪表 2019年14期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 广州供电局有限公司,苏州华天国科电力科技有限公司
基金: 广州供电局有限公司电力规划专题研究项目(030100QQ-00171008)
分类号: TM714.3
DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.014.013
页码: 75-82+123
总页数: 9
文件大小: 478K
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