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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;电子科技大学;国网青海省电力公司;国网青海省电力公司电力科学研究院

摘要：本发明提供了一种基于安全强化学习的新能源消纳能力快速评估方法和系统，包括：从新能源消纳场景集中获取的待评估的新能源消纳场景的新能源出力数据和电力系统运行数据作为待评估的新能源消纳场景的状态量；基于待评估的新能源消纳场景的状态量，利用代价柔性动作‑评价策略模型，得到所述状态量对应的动作量；基于状态量对应的动作量，确定所述新能源消纳场景的机组组合；基于新能源消纳场景的机组组合，计算新能源消纳场景的消纳率，并对新能源消纳场景的消纳能力进行评估；本发明利用新能源出力数据和电力系统运行过程中产生的数据，有利于缩短计算时间，并在保证新型电力系统安全运行的情况下，准确的评估新能源消纳场景下的消纳能力。

主权项：1.一种基于安全强化学习的新能源消纳能力快速评估方法，其特征在于，包括：从新能源消纳场景集中获取待评估的新能源消纳场景的新能源出力数据和电力系统运行数据，并将所述新能源出力数据和所述电力系统运行数据作为所述待评估的新能源消纳场景的状态量；基于所述待评估的新能源消纳场景的状态量，利用预先训练的代价柔性动作-评价策略模型中的动作网络函数，得到各类发电机组的开机状态数据作为所述状态量对应的动作量；基于所述状态量对应的动作量，确定所述新能源消纳场景的机组组合；基于所述新能源消纳场景的机组组合，计算所述新能源消纳场景的消纳率，并对所述新能源消纳场景的消纳能力进行评估；其中，所述代价柔性动作-评价策略模型是以新能源消纳场景集的历史时刻的状态量和所述状态量对应的动作量为训练数据，对智能体进行训练后得到的。

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