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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于专家示范指导强化学习的灾后配电网供电恢复方法，首先，构建专家示范数据集，并建立多重优先经验回放池，包括专家示范、正常运行和违反约束的经验回放池，从专家示范经验回放池批量抽取经验，对强化学习模型进行预训练，预训练完成后，构建并集成无效动作屏蔽模块，屏蔽无效操作，然后在大量故障场景下模拟运行，将正常运行和违反约束的经验分别存储入对应的回放池，按比例抽取经验进行优先回放，对模型进行训练，最后利用训练好的模型，在实时故障场景下递推求解，输出灾后供电恢复的近似最优决策。本发明显著提高了灾后配电网供电恢复的准确性和效率，解决了现有技术中存在的计算复杂度高和实时性差的问题。
主权项：1.基于专家示范指导强化学习的灾后配电网供电恢复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取历史故障时配电网数据采集与监视控制系统记录的数据，构建专家示范数据集；S2：构建多重优先经验回放池，包括专家示范经验回放池、正常运行经验回放池和违反约束经验回放池，并将专家示范数据集导入专家示范经验回放池，以初始化该专家示范经验回放池；S3：从专家示范经验回放池批量抽取经验，对构建的强化学习模型进行预训练；S4：预训练结束后，构建无效动作屏蔽模块，用于对重复闭合开关动作、形成变电站环路的动作、形成断电负荷孤岛的动作和形成新能源分布式电源孤岛的动作进行屏蔽，并将无效动作屏蔽模块融入所述强化学习模型；S5：在大量故障场景下展开模拟，将正常运行经验和违反约束经验分别存储入正常运行经验回放池和违反约束经验回放池，按照预设比例，采用优先经验回放的机制，分别从专家示范经验回放池、正常运行经验回放池和违反约束经验回放池中抽取经验组成训练批次，对融入了无效动作屏蔽模块的强化学习模型进行训练；S6：利用训练好的强化学习模型对配电网实时故障场景下的供电恢复问题进行递推求解，输出配电网灾后供电恢复近似最优决策，即得到各时间步的近似最优开关控制决策指令。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于专家示范指导强化学习的灾后配电网供电恢复方法
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