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申请/专利权人：广东电网有限责任公司阳江供电局
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的电网潮流分析方法，涉及配电网的技术领域，该方法包括以下步骤：电网拓扑建模，采集电网的拓扑结构数据，利用图神经网络对电网拓扑进行建模，生成拓扑图表示。构建多代理系统，将电网划分为若干个区域，每个区域由一个智能代理负责管理，且让多代理进行协同学习；基于协同学习结果进行决策，优化整体电网潮流分布；构建冲突解决机制，当多个代理的决策冲突时，通过优先级判断解决。本发明综合考虑了节点和线路的关键性、负荷水平和紧急故障情况等多种因素，能够全面评估电网各个部分的重要性，有助于确定优先处理的节点和线路。
主权项：1.一种基于强化学习的电网潮流分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：电网拓扑建模，采集电网的拓扑结构数据，利用图神经网络对电网拓扑进行建模，生成拓扑图表示，其中节点表示电网中的各个设备，边表示它们之间的连接关系。S2：构建多代理系统，将电网划分为若干个区域，每个区域由一个智能代理负责管理，且让多代理进行协同学习；S3：基于协同学习结果进行决策，优化整体电网潮流分布；S4：构建冲突解决机制，当多个代理的决策冲突时，通过优先级判断解决。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司阳江供电局 一种基于强化学习的电网潮流分析方法
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