[发明专利]基于强化学习的电网脆弱性分析方法有效
| 申请号： | 202011433445.0 | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112636357B | 公开（公告）日： | 2022-11-04 |
| 发明（设计）人： | 濮存来;张永乐;李伦波;郭剑辉 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | H02J3/06 | 分类号： | H02J3/06;G06F30/27;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 朱炳斐 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的电网脆弱性分析方法，涉及电力系统安全技术领域。该方法为：首先建立强化学习模型与电网级联故障模型，同时设置一定比例的线路为关键线路；然后使用强化学习模型根据电网级联故障模型的状态选择电网中一组非关键线路依次移除，记录线路移除前后电网的状态，并以最大化电网损伤为目标优化强化学习模型的参数，重复此步骤若干回合；最后得到部分关键线路不可被移除时可使电网受损最大的攻击序列与顺序攻击可导致的最大损坏。本发明充分考虑了实际场景中电网部分元件被额外保护的情况，并使用强化学习方法，提高了最优攻击序列的搜索效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 电网 脆弱 分析 方法 | ||
【主权项】：
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