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元强化学习驱动的高比例分布式光伏智能配电网自适应调压技术
目录
一、元强化学习
二、传统智能配电网调压技术
三、基于强化学习的电压自适应控制
四、元强化学习驱动的自适应电压控制
1.元强化学习
1.1元强化学习定义
元学习,也称为“学习如何学习”,是一种机器学习方法,旨在通过
学习多个任务的经验,提高在新任务上的学习效率。元学习的核心思想是从一组任务中提取通用的经验和知识,从而在遇到新任务时能够快速适应和学习。
Multi-tasklearning
learntasksperformtasks
Episode1Episode2
Trial1Trial2
Meta-learning图1强化学习环境中循环元学习器的工作流程
learntolearntasks
元强化学习的目标是学习一个元策略(Meta-
Policy),该策略能够在不同任务上快速适应和优化。
1.元强化学习
1.2
1.2元强化学习原理
元强化学习(Meta-ReinforcementLearning,Meta-RL)是结合元学习(Meta-Learning)和强化学习(ReinforcementLearning,
RL)的一种新兴方法。它旨在通过学习如何学习,提高智能体在新任务
上的适应能力和学习效率。
φθ?=φSamplestep1:θ?θ?
φθ?=φ
Sample
step1:
θ?
θ?ls;θ?)
?
θ?;)
l?(θ?)
AcrossTaskstrainingIinSupportset
step2
00
step5:Updateφ
φ=φ-p.
φ=φ-p.0
step3:inQuerysetl?(θi)=L
step3:
inQueryset
step4:AggregateLoss(4)=Z?(0)
step4:
AggregateLoss
step1:采样阶段
step2:训练阶段
step3:测试阶段
step
step4:聚合阶段
step
step5:更新阶段
目录
一、元强化学习
二、传统智能配电网调压技术
三、基于强化学习的自适应电压控制
四、元强化学习驱动的自适应电压控制
2.传统智能配电网调压技术
2.1
2.1国家重大需求:高质量发展智能配电网
技术路径
技术路径
成本高、精度差、调控
成本高、精度差、调控难
实际困境
集中控制风/光/氢等多类型
集中控制
风/光/氢等多类型能源分散无序接入
分散控制多拓扑的配电网
分散控制
多拓扑的配电网运行方式
日益增强的用户
日益增强的用户高品质供电需求
按照“集中式-分散式-分布式”的发展路径
按照“集中式-分散式-分布式”的发展路径
2.传统智能配电网调压技术
2.2
2.2智能配电网调压困境
新特点新挑战电压越限问题严重多设备协调控制困难
新特点
新挑战
电压越限问题严重多设备协调控制困难
线路电压,特别是末端节点电压波动严重
分布式光伏点多面广、分散无序接入
分布式光伏受光照日周期变化、云层变化、
阴影效应等影响
高比例分布式光伏等分布式资源海量接入导致配电网调
高比例分布式光伏等分布式资源海量接入导致配电网调压更加难
2.传统智能配电网调压技术
2.2智能配电网调压困境
电压机理复杂:呈现高维非线性、分布分散、时变性强等特征;电压波动传到特性加剧,需要统筹优化
2控制对象复杂:调节资源种类多,时序配合难;无功资源可调能力随机变化,有功无功耦合、精确控制难
2
3控制场景复杂:配电网架复杂,容易变化;跨多个电压等级,多个控制系统,信息交互慢;量测覆盖不全,配网模型获取困难
3
投资成本敏感:调压设备种类多样,调压的效果差异较大等
2.传统智能配电网调压技术
2.3传统调压手段:分层分区方式
配网级调压:多层级、全过程
电压无功优化调度主站
馈线层级:实现区域、区段协同电压控制
台区层级:有限量测条件下,提升台区自治电压控制能力
设备层级:加强
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