基于强化学习理论的地区电网无功电压优化控制方法_刁浩然

资 源 简 介

基于强化学习理论的地区电网无功电压优化控制方法_刁浩然

详 情 说 明

在电力系统运行中，维持稳定的电压水平是保证供电质量的重要指标。传统的无功电压控制方法主要依赖于基于物理模型的数学优化算法，但这些方法在面对电网结构复杂化和新能源大规模接入时往往显得力不从心。

强化学习作为一种新兴的智能优化算法，通过与环境的交互学习来寻找最优控制策略，特别适合解决电网这类具有高度不确定性的优化问题。该方法将电网运行状态抽象为马尔可夫决策过程，通过定义合理的状态空间、动作空间和奖励函数，使智能体能够学习到最优的无功补偿策略。

相比传统方法，基于强化学习的优化控制具有明显优势：可以自适应电网运行方式的变化，不需要精确的数学模型；能够处理高维非线性问题；通过持续学习可以不断提升控制性能。实际应用中需要重点解决训练数据获取、状态空间设计和奖励函数构建等关键问题，这些都是决定算法最终效果的重要因素。