基于深度强化学习的电力系统控制与决策

利用深度强化学习优化电力系统控制

该项目探索深度强化学习 (DRL) 在电力系统控制和决策中的应用，并使用 InterPSS 仿真平台构建电力系统模拟器。

主要内容：

• 电网动态仿真环境: 与 OpenAI 兼容的环境，用于开发和测试电网控制的强化学习算法。
• 应急控制方案: 基于 DRL 的方法，例如发电机动态制动和低压减载，以增强电网稳定性。
• DRL 算法优势: 利用 DRL 的高维特征提取和非线性泛化能力，实现自适应应急控制。
• 鲁棒性验证: 在双区域四机系统和 IEEE 39 节点系统上进行测试，验证 DRL 方法对不同场景、模型参数不确定性和噪声的鲁棒性。

项目亮点:

• DRL 算法开发与测试平台: 为电力系统控制领域的 DRL 算法研究提供基础设施。
• 提升电网稳定性: DRL 算法能够有效应对各种应急情况，保障电力系统安全稳定运行。
• 自适应控制策略: DRL 方法能够根据实时系统状态调整控制策略，实现更灵活的控制。