一种基于SAC的电网日内前瞻调度的决策生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于SAC的电网日内前瞻调度的决策生成方法及系统，包括：采集电网运行未来态预测断面数据，作为训练样本。对样本进行收敛性测试，判断并选择关键断面。初始化SAC深度学习模型训练状态，生成调整动作。存储经验，更新模型权重。本发明专利技术提供的基于SAC的电网日内前瞻调度的决策生成方法及系统对样本进行收敛性测试，确保了训练数据的有效性和代表性，提升了模型的训练质量。通过初始化SAC模型和生成调整动作，实现了对电网状态的动态监控和调整，确保了电网运行的稳定性和安全性。存储经验和更新模型权重，使得模型能够不断适应新的运行环境和需求，具有较强的扩展性和应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电网日内前瞻调度的决策，具体为一种基于sac的电网日内前瞻调度的决策生成方法及系统。

技术介绍

1、随着电力需求的不断增加和电网运行环境的日益复杂，电网调度面临着越来越大的挑战。传统的调度方法往往无法有效应对电网运行中的动态变化和多种不确定性因素，导致关键输电线路频繁越限，影响电网的稳定运行。因此，迫切需要一种能够在考虑多种因素的基础上，动态优化电网调度策略的先进方法。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术解决的技术问题是：现有的基于机器学习的电网调度方法仍存在一些不足之处。首先，这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源，对电网状态和环境的变化响应速度有限。其次，传统的机器学习模型在处理高维度、非线性和时变的数据时，容易出现过拟合和训练不稳定的问题，导致调度结果的可靠性和准确性下降。针对这些问题，本专利技术提出了一种基于软演员评论(softactor-critic,sac)算法的电网日内前瞻调度决策生成方法，通过引入强化学习中的sac算法，提本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于SAC的电网日内前瞻调度的决策生成方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于SAC的电网日内前瞻调度的决策生成方法，其特征在于：所述采集电网运行未来态预测断面数据，作为训练样本包括，在电力调度系统中，每5分钟导出电网运行的未来态预测断面，每5分钟获取到16个断面，将这16个断面组成SAC模型训练过程中的一组训练样本。

3.如权利要求2所述的基于SAC的电网日内前瞻调度的决策生成方法，其特征在于：所述对样本进行收敛性测试包括，对所有计算节点设定初始电压向量V(0)，选择一个小正数∈作为收敛标准；

4.如权利要求3所述的基于SAC的电...

【技术特征摘要】

1.一种基于sac的电网日内前瞻调度的决策生成方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于sac的电网日内前瞻调度的决策生成方法，其特征在于：所述采集电网运行未来态预测断面数据，作为训练样本包括，在电力调度系统中，每5分钟导出电网运行的未来态预测断面，每5分钟获取到16个断面，将这16个断面组成sac模型训练过程中的一组训练样本。

3.如权利要求2所述的基于sac的电网日内前瞻调度的决策生成方法，其特征在于：所述对样本进行收敛性测试包括，对所有计算节点设定初始电压向量v(0)，选择一个小正数∈作为收敛标准；

4.如权利要求3所述的基于sac的电网日内前瞻调度的决策生成方法，其特征在于：所述判断并选择关键断面包括，计算每个断面中的关键输电线路的总越限量oi，表示为：

5.如权利要求4所述的基于sac的电网日内前瞻调度的决策生成方法，其特征在于：所述初始化sac深度学习智能体训练状态包括，初始化状态s包括断面dtmin及断面dvma...

【专利技术属性】
技术研发人员：张刘冬，李琦，雷震，张骥，唐坚，田瑞平，苟亮，张元觉，杨科，王晨，陆廷骧，叶志刚，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：