【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配电设备运维，具体而言，涉及一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法及系统。
技术介绍
1、当今社会，电力系统作为基础设施之一，对于维护其设备的正常运行和可靠性显得尤为重要。然而，在日常巡检和故障抢修工作中，由于设备众多、工作复杂以及资源有限等因素，往往存在着重要程度高或故障后危害大的设备未能得到优先运维的问题。这导致了电网设备运维工作效率低下、资源浪费严重的情况。
2、为了解决这一现状，传统的基于经验的运维方法已经无法满足电力系统快速发展的需求。因此，迫切需要一种新的技术手段，能够兼顾电网运行可靠性和经济性，实现对电网设备的智能化、精细化管理和优化运维。在这样的背景下，基于深度强化学习的配电设备运维优化方法应运而生，为解决电力系统设备运维中的实际问题提供了全新的思路和方法。
3、在现有的技术方案中，对配电网设备运维优化有以下模式：
4、(1)基于经验规则的优化方法：这种方法主要依赖于运维人员的经验和规则，通过经验积累和专家知识构建一套规则库，根据设备的状态和重要程度进行运维决策。这种方法简单易行，但受限于经验和规则的局限性，无法适应复杂多变的运维环境；经验规则方法由于主要依赖于运维人员的经验和规则，对于复杂多变的运维环境难以适应，且由于规则库的建立和更新需要大量的人力和时间投入，且规则的准确性受限于个人经验和专业知识，无法全面考虑设备状态和重要程度的综合因素。
5、(2)传统优化算法：如遗传算法、粒子群算法等，通过数学模型和优化算法对设备运维问题进行建模和求解。这
6、(3)数据驱动的方法：基于历史数据和机器学习算法，通过数据挖掘和模式识别技术，建立设备状态与运维效果之间的关联模型，实现设备运维的智能化决策。这种方法可以从大量的历史数据中学习规律和趋势，提供针对性的运维策略，但对于复杂的电网环境和非线性关系，模型的准确性和泛化能力仍然存在挑战；数据驱动方法虽然可以通过学习规律和趋势提供针对性的运维策略，但是，对于复杂的电网环境和非线性关系，模型的准确性和泛化能力仍然存在挑战，且对于实时性要求较高的场景下，数据收集和模型训练过程较为繁琐。
7、通过引入深度强化学习技术，结合多智能体深度强化学习的优势，可以更好地应对电网设备运维中的多目标决策问题，从而提高设备的运行效率和可靠性，降低运维成本，推动电力行业向智能化、高效化方向发展。因此，基于深度强化学习的配电设备运维优化方法具有重要的理论和实际意义，将为电力系统的发展和改善提供有力支持。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术的目的是提供一种基于深度强化学习的配电设备运维优化技术，利用深度强化学习的优势，通过建立适应电网设备运维问题的深度强化学习模型，可以充分利用深度学习的高维特征提取能力和强化学习的决策能力，实现更准确、高效的运维决策。深度强化学习模型可以自动学习并适应电网环境的变化，从而实现智能化的运维管理。通过对历史数据和实时数据进行分析和学习，可以提供个性化的运维方案，实现电网设备的精细化管理和优化运维。引入深度强化学习技术，将智能化运维方法应用于配电设备管理，有助于推动电力行业向智能化、高效化发展。通过提升设备运行效率和可靠性，降低运维成本，可以提高整个电力系统的运行效率和服务质量。
2、为了实现上述技术目的，本申请提供了一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，包括以下步骤：
3、以检修约束和电网安全约束为约束条件，构建兼顾电网运行可靠性和经济性的电网设备检修计划优化模型；
4、基于电网设备检修计划优化模型，利用深度分布式循环ddrqn算法的高维特征提取能力和强化学习的决策能力，进行模型求解，获取配电设备运维优化策略，对配电设备的检修进行决策。
5、优选地，在构建电网设备检修计划优化模型的过程中，将电网运行可靠性和经济性作为目标函数，构建电网设备检修计划优化模型，其中，目标函数包括：可靠性目标函数、经济性目标函数和实用性目标函数；
6、可靠性目标函数包括负载损失概率lolp、电源故障导致的最小负载损失、最大系统可靠性指数和未提供的最低预期能量eens；
7、经济目标函数包括维护成本和停电损失；
8、实用性目标函数包括从实际的角度提出的应有的维护，减少维护中断，均匀分配维护工作量的实际目标。
9、优选地，在获取未提供的最低预期能量eens的过程中，基于设备的维护周期数、状态集合、状态向量以及设备在故障状态下的甩负荷，根据设备数量，通过获取设备停机概率，生成未提供的最低预期能量eens。
10、优选地，在设置检修约束和电网安全约束为约束条件的过程中，通过设置时间约束、维护资源约束、同时维护约束、互斥维护约束和安全约束，生成约束条件，其中，
11、时间约束表示任何维护工作都应按时完成；
12、维护资源约束表示在一个维护周期中，可以同时维护的设备数量是有限的；
13、同时维护约束表示设备检修应避免同一负荷点反复停电，停电检修期间出现的所有问题均解决；
14、互斥维护约束表示为防止停电扩大，部分电力设备不能同时安排检修；
15、安全约束表示通过潮流计算来检查检修计划，保证电网的安全稳定运行。
16、优选地，在获取安全约束的过程中，根据设备的电流的上限、节点电压的上限和下限以及允许功率最大值，通过获取流过设备的电流、节点电压幅值以及流过设备的有功功率，生成安全约束。
17、优选地，在构建电网设备检修计划优化模型的过程中，以未提供的最低预期能量eens作为可靠性评价指标，以维护成本作为维护计划的经济性评价指标，构建电网设备检修计划优化模型。
18、优选地，在利用深度分布式循环ddrqn算法进行模型求解的过程中，初始化目标q值函数、q值函数和损耗误差；
19、基于电网设备检修计划优化模型，获取环境的状态信息和策略，通过选择一个行动来执行，并与环境进行交互；
20、在执行行动后，获取环境给予的奖励信号和下一个状态的信息，更新目标q值函数、q值函数和损耗误差；
21、基于更新后的目标q值函数、q值函数和损耗误差，进行策略调整，并使用经验回放技术，通过将当前的经验信息存储在记忆库并在后续的学习过程中从记忆库中随机抽取经验进行迭代训练，直到达到预设的学习目标或满足停止条件。
22、本专利技术公开了一种基于深度强化学习的配电设备运维优化系统，其特征在于：
23、优化模型构建模块，用于以检修约束和电网安全约束为约束条件，构建兼顾电网运行可靠性和经济性的电网设备检修计划优化模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
7.根据权利要求6所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
8.一种基于深度强化学习的配电设备运维优化系统，其特征在于：
9.根据权利要求8所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化系统，其特征在于：
10.根据权利要求9所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述一种基于深度强化学习的配电设备运维优化方法，其特征在于：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：周静龙，宋红为，支瑞峰，董君，张一峰，康健，尚彦赟，
申请(专利权)人：国网甘肃省电力公司天水供电公司，
类型：发明
国别省市：
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