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公开(公告)号：CN111860969A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010605469.3
申请日：2020-06-29
Applicant: 国家电网公司西南分部 , 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习算法的输电网扩展规划方法，属于电网规划技术领域，先基于获取电网规划待选线路集，构建适用于电网规划的QTEP算法环境、状态、动作和智能体，并设计自适应因子；再综合考虑投资成本和可靠性成本，以规划周期内综合经济最优为目标，以电网运行约束、N-1电网安全约束和蒙特卡洛误差约束为约束条件，建立优化模型；最后根据优化模型，结合综合特性反馈奖励函数与算法收敛条件，以强化学习思路求解优化模型，得到最优综合经济性的输电网扩展规划方案。本发明首次将强化学习思路应用至输电网扩展规划，求解思路贴合规划人员，所得规划方案合理准确，能有效提升输电网扩展规划的效率及准确性。
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公开(公告)号：CN112086958B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202010746660.X
申请日：2020-07-29
Applicant: 国家电网公司西南分部
Abstract: 本发明公开了一种基于多步回溯强化学习算法的输电网扩展规划方法，属于电网规划技术领域，本发明包括以下步骤：步骤1：建立输电网扩展规划优化模型；步骤2：基于构建的规划模型构建电网交互环境和智能体状态、动作、知识矩阵、资格迹矩阵，并给出基于行为分类的智能体动作策略；步骤3：设定自适应学习因子α，基于学习进程修正Q值计算方法，并设计阶段反馈奖励函数，构建多步回溯α‑Q(λ)算法；步骤4：根据步骤3构建的多步回溯α‑Q(λ)算法求解输电网多目标优化规划模型，得到最优输电网扩展规划方案及智能体规划经验，为电网规划提供新的思路。
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公开(公告)号：CN111860969B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010605469.3
申请日：2020-06-29
Applicant: 国家电网公司西南分部 , 四川大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/067
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习算法的输电网扩展规划方法，属于电网规划技术领域，先基于获取电网规划待选线路集，构建适用于电网规划的QTEP算法环境、状态、动作和智能体，并设计自适应因子；再综合考虑投资成本和可靠性成本，以规划周期内综合经济最优为目标，以电网运行约束、N‑1电网安全约束和蒙特卡洛误差约束为约束条件，建立优化模型；最后根据优化模型，结合综合特性反馈奖励函数与算法收敛条件，以强化学习思路求解优化模型，得到最优综合经济性的输电网扩展规划方案。本发明首次将强化学习思路应用至输电网扩展规划，求解思路贴合规划人员，所得规划方案合理准确，能有效提升输电网扩展规划的效率及准确性。
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公开(公告)号：CN112086958A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010746660.X
申请日：2020-07-29
Applicant: 国家电网公司西南分部
Abstract: 本发明公开了一种基于多步回溯强化学习算法的输电网扩展规划方法，属于电网规划技术领域，本发明包括以下步骤：步骤1：建立输电网扩展规划优化模型；步骤2：基于构建的规划模型构建电网交互环境和智能体状态、动作、知识矩阵、资格迹矩阵，并给出基于行为分类的智能体动作策略；步骤3：设定自适应学习因子α，基于学习进程修正Q值计算方法，并设计阶段反馈奖励函数，构建多步回溯α‑Q(λ)算法；步骤4：根据步骤3构建的多步回溯α‑Q(λ)算法求解输电网多目标优化规划模型，得到最优输电网扩展规划方案及智能体规划经验，为电网规划提供新的思路。
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