本申请涉及一种电力调度方案的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取电网系统中各电网区域的运行状态信息；根据各电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各电网区域对应的初始电力调度方案；其中，智能体网络模型包括用于获取动作变量的连续动作参数网络和获取拓扑变量的离散动作参数网络；动作变量用于调节电网区域内电网机组的运行状态；拓扑变量用于调节电网区域的拓扑结构；对各初始电力调度方案进行合并，得到电网系统对应的目标电力调度方案。采用本方法提高了确定电网系统的调度方案的实时性。方法提高了确定电网系统的调度方案的实时性。方法提高了确定电网系统的调度方案的实时性。
【技术实现步骤摘要】
电力调度方案的确定方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及电力
，特别是涉及一种电力调度方案的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着新能源高比例的接入电力系统，使得电力调度中的不确定性增大，当预测的电力调度方案偏差较大时将威胁电力系统的安全运行。因此，电力调度方案的准确度对电力系统的安全运行至关重要。
[0003]传统技术中，主要是通过随机优化不确定建模法与鲁棒优化不确定建模法对电力系统进行建模，利用建立的模型对电力调度方案进行预测。
[0004]然而，传统方法存在预测的电力调度方案的实时性较低的问题。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高预测的电力调度方案的实时性的电力调度方案的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]第一方面，本申请提供了一种电力调度方案的确定方法。所述方法包括：
[0007]获取电网系统中各电网区域的运行状态信息；
[0008]根据各所述电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各所述电网区域对应的初始电力调度方案；其中，所述智能体网络模型包括用于获取动作变量的连续动作参数网络和获取拓扑变量的离散动作参数网络；所述动作变量用于调节电网区域内电网机组的运行状态；所述拓扑变量用于调节电网区域的拓扑结构；
[0009]对各所述初始电力调度方案进行合并，得到所述电网系统对应的目标电力调度方案。
[0010]在其中一个实施例中，所述智能体网络模型还包括转换网络；所述根据各所述电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各所述电网区域对应的初始电力调度方案，包括：
[0011]将各所述电网区域的运行状态信息输入所述连续动作参数网络中，得到各所述电网区域的动作变量；
[0012]将所述动作变量和各所述电网区域的运行状态信息输入所述转换网络，得到各所述电网区域的处理后的运行状态信息；
[0013]将各所述电网区域的处理后的运行状态信息输入所述离散动作参数网络中，得到各所述电网区域的拓扑变量；
[0014]根据各所述电网区域的动作变量和各所述电网区域的拓扑变量，确定各所述电网区域对应的初始电力调度方案。
[0015]在其中一个实施例中，所述根据各所述电网区域的动作变量和各所述电网区域的拓扑变量，确定各所述电网区域对应的初始电力调度方案，包括：
[0016]根据各所述电网区域的动作变量，确定各所述电网区域内电网机组的运行状态；
[0017]根据各所述电网区域的拓扑变量，确定各所述电网区域的拓扑结构；
[0018]根据各所述电网区域内电网机组的运行状态和各所述电网区域的拓扑结构，确定各所述电网区域对应的初始电力调度方案。
[0019]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0020]根据各所述电网区域的第一电力机组的电力调度参数、第二电力机组的电力调度参数和调度时间信息，建立各所述电网区域对应的目标函数；其中，所述第一电力机组为火力发电机组，所述第二电力机组为新能源发电机组；
[0021]对所述目标函数进行马尔科夫转换，将所述目标函数转换为初始智能体网络模型；
[0022]利用强化学习算法对所述初始智能体网络模型进行强化学习训练，得到所述智能体网络模型。
[0023]在其中一个实施例中，所述利用强化学习算法对所述初始智能体网络模型进行强化学习训练，得到所述智能体网络模型，包括：
[0024]在利用所述强化学习算法对所述初始智能体网络模型进行强化学习训练的过程中，在每次动作执行前，基于掩码机制和各所述电网区域的当前拓扑结构，确定各所述电网区域中的无效拓扑结构，并在所述强化学习算法的智能体通过Q值筛选动作时将所述无效拓扑结构删除。
[0025]在其中一个实施例中，所述对各所述初始电力调度方案进行合并，得到所述电网系统对应的目标电力调度方案，包括：
[0026]确定各所述电网区域的加权系数；
[0027]根据各所述电网区域的加权系数对各所述初始电力调度方案进行合并，得到所述电网系统对应的目标电力调度方案。
[0028]第二方面，本申请还提供了一种电力调度方案的确定装置。所述装置包括：
[0029]第一获取模块，用于获取电网系统中各电网区域的运行状态信息；
[0030]第二获取模块，用于根据各所述电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各所述电网区域对应的初始电力调度方案；其中，所述智能体网络模型包括用于获取动作变量的连续动作参数网络和获取拓扑变量的离散动作参数网络；所述动作变量用于调节电网区域内电网机组的运行状态；所述拓扑变量用于调节电网区域的拓扑结构；
[0031]第三获取模块，用于对各所述初始电力调度方案进行合并，得到所述电网系统对应的目标电力调度方案。
[0032]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0033]获取电网系统中各电网区域的运行状态信息；
[0034]根据各所述电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各所述电网区域对应的初始电力调度方案；其中，所述智能体网络模型包括用于获取动作变量的连续动作参数网络和获取拓扑变量的离散动作参数网络；所述动作变量用于调节电网区域内电网机组的运行状态；所述拓扑变量用于调节电网区域的拓扑结构；
[0035]对各所述初始电力调度方案进行合并，得到所述电网系统对应的目标电力调度方
案。
[0036]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0037]获取电网系统中各电网区域的运行状态信息；
[0038]根据各所述电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各所述电网区域对应的初始电力调度方案；其中，所述智能体网络模型包括用于获取动作变量的连续动作参数网络和获取拓扑变量的离散动作参数网络；所述动作变量用于调节电网区域内电网机组的运行状态；所述拓扑变量用于调节电网区域的拓扑结构；
[0039]对各所述初始电力调度方案进行合并，得到所述电网系统对应的目标电力调度方案。
[0040]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0041]获取电网系统中各电网区域的运行状态信息；
[0042]根据各所述电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各所述电网区域对应的初始电力调度方案；其中，所述智能体网络模型包括用于获取动作变量的连续动作参数网络和获取拓扑变量的离散动作参数网络；所述动作变量用于调节电网区域内电网机组的运行状态；所述拓扑变量用于调节电网区域的拓扑结构；本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力调度方案的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取电网系统中各电网区域的运行状态信息；根据各所述电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各所述电网区域对应的初始电力调度方案；其中，所述智能体网络模型包括用于获取动作变量的连续动作参数网络和获取拓扑变量的离散动作参数网络；所述动作变量用于调节电网区域内电网机组的运行状态；所述拓扑变量用于调节电网区域的拓扑结构；对各所述初始电力调度方案进行合并，得到所述电网系统对应的目标电力调度方案。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能体网络模型还包括转换网络；所述根据各所述电网区域的运行状态信息和预设的智能体网络模型，获取各所述电网区域对应的初始电力调度方案，包括：将各所述电网区域的运行状态信息输入所述连续动作参数网络中，得到各所述电网区域的动作变量；将所述动作变量和各所述电网区域的运行状态信息输入所述转换网络，得到各所述电网区域的处理后的运行状态信息；将各所述电网区域的处理后的运行状态信息输入所述离散动作参数网络中，得到各所述电网区域的拓扑变量；根据各所述电网区域的动作变量和各所述电网区域的拓扑变量，确定各所述电网区域对应的初始电力调度方案。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各所述电网区域的动作变量和各所述电网区域的拓扑变量，确定各所述电网区域对应的初始电力调度方案，包括：根据各所述电网区域的动作变量，确定各所述电网区域内电网机组的运行状态；根据各所述电网区域的拓扑变量，确定各所述电网区域的拓扑结构；根据各所述电网区域内电网机组的运行状态和各所述电网区域的拓扑结构，确定各所述电网区域对应的初始电力调度方案。4.根据权利要求1
‑
3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据各所述电网区域的第一电力机组的电力调度参数、第二电力机组的电力调度参数和调度时间信息，建立各所述电网区域对应的目标函数；其中，所述第一电力机组为火力发电机组，所述第二电力机组为新能源发电机组；对所述目标函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，黄文琦，梁凌宇，曹尚，张焕明，戴珍，侯佳萱，李轩昂，陈亦平，习伟，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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