基于强化学习及纵横交叉粒子群算法的电网最优潮流计算

• 作者: 孟安波 王鹏 丁伟锋 陈顺 梁濡铎 张铮
• 来源期刊: 华电技术
• 关键词: 最优潮流 改进粒子群 Q学习 纵横交叉算法 群智能优化算法
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 主网运行与人工智能|AI Applications in Main Grid Operation
• 页码范围: 74-82
• 页数: 9页
• 分类号: TM744
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-1951.2021.08.011

摘要

针对电力系统最优潮流计算问题,提出了一种新的基于Q学习和纵横交叉搜索的粒子群算法.改进的算法在粒子群的寻优模式中引入纵横交叉算子进行优化,加强了全局收敛能力.同时,该改进算法引入Q学习的探索模式,使其在已知的解空间内进行发掘,从而更好地平衡探索与利用之间的关系.为解决Q学习算法的维度灾难问题,使用了状态-组合动作链的方法.IEEE57和IEEE118节点系统的仿真结果表明,所提算法可以增强传统粒子群算法的全局收敛性,有效求解大规模的最优潮流问题.