基于强化学习的灾后配电网应急抢修决策方法

来源：电工电能新技术杂志2023年第3期北京时间：

作者：田启东， 张家琦， 陈颖， 聂欢欢， 林长盛

单位：1. 深圳供电局有限公司， 广东 深圳 518048；
\r\n2. 清华大学电机工程与应用电子技术系， 北京 100084

摘要：灾后故障配电网的应急抢修及重构需求，面临着灾情的不确定性、多抢修队调配特性、抢修与重构耦合等多个挑战。本文基于强化学习构建了灾后多抢修队的抢修调配模型，设计了状态粗筛机制以固定强化学习状态及动作空间大小，搭建了配电网抢修恢复测试环境。在不同恢复模式、多个故障场景下的测试结果表明：强化学习在提出的多个评价指标下综合表现稳定，可以作为灾后动态抢修的可选方案。

关键词：韧性, 配电网, 强化学习

基金资助：中国南方电网深圳市供电局电网智能AI调度技术与应用研究项目(090000KK52190162)