针对电力系统静态电压稳定评估问题,提出一种基于强化学习理论的单智能体稳定裕度评估方法.首先,从静态电压稳定评估的基本问题出发,形式化定义裕度指标为系统运行点至稳定边界的最短距离;其次,以强化学习为切入视角,在其理论框架下完成了稳定裕度评估各要素的系统性建模,进而构造了具备边界点探测能力的智能体,通过该智能体在复杂高维参数空间所习得动作决策轨迹信息,可以实现对稳定裕度的有效评估,并且经该轨迹信息萃取所得知识,可为运行调度人员提供电网辅助运行依据;最后,经仿真算例验证了所提方法有效性,具有一定的工程应用价值.
静态电压稳定 裕度评估 强化学习 知识萃取 智能体