深度强化学习电力系统控制决策OpenAI与InterPSS仿真平台

深度强化学习方法被应用于电力系统的控制和决策问题，利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器，开发了与OpenAI兼容的电网动态仿真环境。该环境用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法，特别是针对电力系统应急控制。

控制方案基于深度强化学习（DRL）算法，利用其高维特征提取和非线性泛化能力，提出了发电机动态制动和欠压减载应急控制方案。通过DRL方法，能够有效应对不同仿真场景下的鲁棒性问题，针对模型参数的不确定性和噪声，展示了优异的性能表现。无论是双区四机系统还是IEEE 39节点系统，均证明了该方法的稳定性和适应性。

进一步开发了新的自适应应急控制方案，结合DRL算法的高维特征提取能力，增强了系统在面对复杂变化时的应对能力。实验结果表明，该DRL方法对多种系统和环境具有良好的鲁棒性，能有效应对不同的仿真场景、模型参数不确定性以及噪声干扰。

在研究中，开发的DRL算法进行了广泛的基准测试，重点验证了其在发电机动态制动和低压减载控制等具体应急控制任务中的应用效果。实验结果显示，所提出的方案在多种测试环境下均表现出色，具有较强的鲁棒性，能够有效支持电力系统的应急控制任务。