李文獻(xiàn)

(國網(wǎng)四川省電力公司青神縣供電分公司,四川 眉山 620400)

0 引言

配電網(wǎng)作為電力系統(tǒng)的末端,承擔(dān)著將高壓電能轉(zhuǎn)變?yōu)榈蛪弘娔懿⑺瓦_(dá)終端用戶的重要任務(wù)。然而,由于傳統(tǒng)配電網(wǎng)的運(yùn)行方式存在一些問題,如電壓不穩(wěn)定、功率分配不均等,導(dǎo)致能源的浪費(fèi)和用戶的不滿意。為了解決傳統(tǒng)配電網(wǎng)存在的問題并提高配電網(wǎng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性,研究人員開始著手探索新的優(yōu)化措施。近年來,大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的興起為配電網(wǎng)優(yōu)化帶來了新的思路和方法。大數(shù)據(jù)在配電網(wǎng)中的應(yīng)用,主要在于通過大數(shù)據(jù)分析,為配電網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)控、決策提供可靠的信息數(shù)據(jù)[1]。人工智能技術(shù)可以通過學(xué)習(xí)與決策來模擬人類的思維過程,并根據(jù)實(shí)時(shí)變化的環(huán)境來調(diào)整優(yōu)化策略。

1 傳統(tǒng)配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行方法

傳統(tǒng)配電網(wǎng)的優(yōu)化運(yùn)行方法主要包括負(fù)荷預(yù)測、線路配置優(yōu)化、設(shè)備參數(shù)優(yōu)化和電壓控制等方面。

1.1 負(fù)荷預(yù)測

負(fù)荷預(yù)測是配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)之一。配網(wǎng)運(yùn)行人員通過對配網(wǎng)運(yùn)行歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)的分析和建模,可以預(yù)測未來一段時(shí)間內(nèi)配網(wǎng)的負(fù)荷水平,從而為電網(wǎng)運(yùn)行人員提供準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測結(jié)果,以便配網(wǎng)運(yùn)行人員根據(jù)負(fù)荷情況合理安排電網(wǎng)運(yùn)行策略,達(dá)到提高電網(wǎng)的可靠性和效益的目的。

1.2 線路配置優(yōu)化

線路配置優(yōu)化是指在給定的負(fù)荷和電壓條件下,配網(wǎng)運(yùn)行人員通過調(diào)整電網(wǎng)中線路的開關(guān)狀態(tài),使整個(gè)配電網(wǎng)的功率損耗最小。傳統(tǒng)的線路配置方法主要基于靜態(tài)功率流模型,通過遺傳算法等優(yōu)化算法求解最優(yōu)的線路配置方案。

1.3 設(shè)備參數(shù)優(yōu)化

設(shè)備參數(shù)優(yōu)化是指配網(wǎng)運(yùn)行人員通過調(diào)整配電變壓器、饋線電容器、有功和無功補(bǔ)償裝置等設(shè)備的參數(shù),以提高電網(wǎng)運(yùn)行效率和功率因數(shù),降低網(wǎng)絡(luò)損耗。傳統(tǒng)的設(shè)備參數(shù)優(yōu)化方法主要基于經(jīng)驗(yàn)公式和試錯(cuò)法。

1.4 電壓控制

電壓控制是指在給定負(fù)荷條件下,配網(wǎng)運(yùn)行人員通過調(diào)整變壓器的插入變比、補(bǔ)償裝置的容量以及無功補(bǔ)償裝置的補(bǔ)償量等,使得電網(wǎng)中的電壓穩(wěn)定在合理的范圍內(nèi)。傳統(tǒng)的電壓控制方法主要基于靜態(tài)功率流模型和經(jīng)驗(yàn)規(guī)則。

2 配電網(wǎng)的優(yōu)化措施方案

傳統(tǒng)配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行方法通過合理地調(diào)整負(fù)荷、線路和設(shè)備參數(shù),可以提高配電網(wǎng)的可靠性、效率和經(jīng)濟(jì)性。然而,傳統(tǒng)方法受制于靜態(tài)模型和經(jīng)驗(yàn)公式的局限性,無法充分利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的優(yōu)勢。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,配網(wǎng)運(yùn)行人員還需要結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù),提出新的優(yōu)化方法,以更好地解決配電網(wǎng)優(yōu)化運(yùn)行問題。其中,強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[2]。該方法通過試錯(cuò)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,其核心思想是通過與環(huán)境的互動來獲取反饋信號,從而在多步?jīng)Q策問題中尋找最優(yōu)解。在配電網(wǎng)優(yōu)化中,強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法可以分為深度Q網(wǎng)絡(luò)算法、基于策略梯度的方法、基于動作-評價(jià)結(jié)構(gòu)的方法、多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等幾種類型。

2.1 深度Q網(wǎng)絡(luò)算法

深度Q網(wǎng)絡(luò)算法是一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,能夠有效地解決配電網(wǎng)優(yōu)化問題。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)將深度學(xué)習(xí)的特征提取能力和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)從原始狀態(tài)輸入到?jīng)Q策輸出的直接映射[3]。該算法通過將配電網(wǎng)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題,實(shí)現(xiàn)對環(huán)境的探索與學(xué)習(xí)。

在深度Q網(wǎng)絡(luò)算法中,首先需要定義狀態(tài)空間、動作空間和獎勵(lì)函數(shù)。對于配電網(wǎng)問題而言,狀態(tài)空間主要包括電流、電壓、功率等參數(shù)的取值范圍;動作空間主要包括調(diào)整設(shè)備參數(shù)、切換設(shè)備狀態(tài)等操作的集合;獎勵(lì)函數(shù)主要根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)來定義,例如:最小化功耗、最大化可靠性等。

在本次研究中,筆者選擇采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)法來求近似值函數(shù)。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法就是Deep Q-Learning。深度Q學(xué)習(xí)結(jié)合了Q學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢,在學(xué)習(xí)過程中能夠高效地更新值函數(shù)。具體而言,深度Q學(xué)習(xí)通過采樣、經(jīng)驗(yàn)回放和目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)更新等步驟進(jìn)行訓(xùn)練,不斷優(yōu)化值函數(shù)的近似準(zhǔn)確度[4]。

在配電網(wǎng)優(yōu)化中,深度Q網(wǎng)絡(luò)算法可以通過迭代更新值函數(shù)來尋找最優(yōu)策略,實(shí)現(xiàn)對配電網(wǎng)狀態(tài)的優(yōu)化調(diào)整。算法通過不斷與環(huán)境進(jìn)行交互,觀察狀態(tài)、選擇動作并獲得獎勵(lì),然后根據(jù)獎勵(lì)信號來更新值函數(shù)。通過這樣的迭代過程,深度Q網(wǎng)絡(luò)算法能夠自動學(xué)習(xí)到最優(yōu)的配電網(wǎng)運(yùn)行策略。

與傳統(tǒng)的配電網(wǎng)優(yōu)化方法相比,深度Q網(wǎng)絡(luò)算法具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)。首先,在深度Q網(wǎng)絡(luò)算法中,是用一個(gè)函數(shù)來代替Q-Table。因此,深度Q網(wǎng)絡(luò)算法能處理連續(xù)的狀態(tài)空間和連續(xù)的動作空間的情況。其次,深度Q網(wǎng)絡(luò)算法能夠通過學(xué)習(xí)來適應(yīng)環(huán)境的變化,具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。此外,深度Q網(wǎng)絡(luò)算法還能夠通過不斷地與環(huán)境進(jìn)行交互來探索未知的運(yùn)行狀態(tài),并通過獎勵(lì)信號來引導(dǎo)優(yōu)化過程。

2.2 基于策略梯度的方法

基于策略梯度的方法是一種常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,用于解決復(fù)雜的決策問題。該方法以策略函數(shù)為基礎(chǔ),通過不斷迭代優(yōu)化策略函數(shù)參數(shù)來最大化累積獎勵(lì),從而對環(huán)境進(jìn)行控制和優(yōu)化。

2) 目前，高職院校會展英語教材的語言和專業(yè)知識沒有達(dá)到有機(jī)結(jié)合：交際任務(wù)不切合實(shí)際，缺乏時(shí)效性；教材難度控制不夠；重難點(diǎn)不突出；缺少必要的語言技能練習(xí)；沒有開發(fā)多媒體資源；內(nèi)容不適應(yīng)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要；中西方文化差異在工作流程中沒有體現(xiàn)。

在配電網(wǎng)優(yōu)化中,基于策略梯度的方法可以用于實(shí)現(xiàn)多種功能,例如配電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測、故障診斷和設(shè)備維護(hù)等。具體而言,基于策略梯度的方法可以通過以下步驟來實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。

筆者建立策略函數(shù),該函數(shù)將當(dāng)前的配電網(wǎng)狀態(tài)作為輸入,并輸出相應(yīng)的決策策略。策略函數(shù)可以采用多種形式,如概率分布、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或經(jīng)驗(yàn)表。筆者先根據(jù)具體的問題需求,來選擇合適的策略函數(shù)結(jié)構(gòu)。然后再根據(jù)選擇的策略函數(shù),進(jìn)行仿真或?qū)嶋H操作,獲得配電網(wǎng)的反饋信息,包括獎勵(lì)值和狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率等。其中,獎勵(lì)值反映了當(dāng)前策略的好壞程度,狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率表示從一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一個(gè)狀態(tài)的概率。在策略函數(shù)中,因?yàn)槊總€(gè)狀態(tài)指定一個(gè)確定的動作,而不是一個(gè)概率分布,所以策略函數(shù)通常用于描述在特定情況下采取特定行動的概率或確定性。

筆者根據(jù)得到的反饋信息,使用梯度上升法更新策略函數(shù)參數(shù)。梯度上升法是一種最優(yōu)化算法,用于尋找函數(shù)的最大值或最小值。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,梯度上升法通常用于訓(xùn)練模型,通過不斷迭代更新模型參數(shù),以逐漸減小損失函數(shù)值。梯度上升法通過計(jì)算策略函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度,從而確定參數(shù)的優(yōu)化方向。通過迭代更新參數(shù),可以逐步提高策略函數(shù)的性能。

通過不斷迭代優(yōu)化策略函數(shù)參數(shù),使得配電網(wǎng)的性能逐漸達(dá)到最優(yōu)。在實(shí)際應(yīng)用中,配網(wǎng)運(yùn)行人員可以采用多種技術(shù)手段來加速收斂速度,如引入基線函數(shù)、使用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率等。

基于策略梯度的方法在配電網(wǎng)優(yōu)化中具有廣泛的應(yīng)用前景。配網(wǎng)運(yùn)行人員通過優(yōu)化策略函數(shù)參數(shù),可以實(shí)現(xiàn)配電網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測,從而合理調(diào)配電力資源,提高能源利用效率。同時(shí),該方法還可以用于故障診斷和設(shè)備維護(hù),通過優(yōu)化配電網(wǎng)的操作策略,降低故障率,提高配電網(wǎng)的可靠性和穩(wěn)定性。

2.3 基于動作-評價(jià)結(jié)構(gòu)的方法

在傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法中,主要是通過一種價(jià)值函數(shù)來評估當(dāng)前狀態(tài)對于未來決策的價(jià)值。然而,這種方法存在一些問題,比如需要大量存儲Q值函數(shù),計(jì)算復(fù)雜度較高等。因此,近年來,研究人員提出了一種新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,即基于動作-評價(jià)結(jié)構(gòu)的方法。

基于動作-評價(jià)結(jié)構(gòu)的方法是一種改進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,它通過將動作和評價(jià)分開來進(jìn)行決策。具體而言,該方法通過定義一個(gè)評價(jià)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)動作網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。評價(jià)網(wǎng)絡(luò)用于評估當(dāng)前狀態(tài)的價(jià)值,而動作網(wǎng)絡(luò)用于選擇動作。評價(jià)網(wǎng)絡(luò)可以是一個(gè)值函數(shù),也可以是其他形式的評價(jià)函數(shù)。動作網(wǎng)絡(luò)可以是一個(gè)策略函數(shù)或者是其他選擇動作的方法。

基于動作-評價(jià)結(jié)構(gòu)的方法在配電網(wǎng)優(yōu)化中也有應(yīng)用。例如:在配電網(wǎng)的運(yùn)行過程中,需要不斷地評估系統(tǒng)的狀態(tài)和選擇合適的控制動作。傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法可能無法滿足實(shí)時(shí)性和精確性的要求,而基于動作-評價(jià)結(jié)構(gòu)的方法可以更好地解決這些問題。通過使用評價(jià)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行評估,然后利用動作網(wǎng)絡(luò)選擇最優(yōu)的控制動作,可以提高配電網(wǎng)的運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。

2.4 多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)

在傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法中,單個(gè)智能體通過與環(huán)境交互,通過學(xué)習(xí)最優(yōu)策略來優(yōu)化問題的解決方案。然而,在某些應(yīng)用場景中,將多個(gè)智能體引入其中可以更好地解決問題。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指多個(gè)智能體共同學(xué)習(xí)和優(yōu)化問題的解決方案。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)不僅可以提高問題解決的效果,還可以解決傳統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法中的一些限制和困難。在多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,每個(gè)智能體都具有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并可以通過經(jīng)驗(yàn)回放和共享知識來提高學(xué)習(xí)效果。此外,多智能體之間的相互作用和合作也可以提供更多樣化的決策選擇,從而更好地適應(yīng)復(fù)雜的應(yīng)用場景。

在配電網(wǎng)優(yōu)化中,配網(wǎng)運(yùn)行人員通過引入多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),可以有效解決配電網(wǎng)中的一些問題。首先,在儲能裝置的調(diào)度控制中,多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過不斷地協(xié)同學(xué)習(xí)和優(yōu)化,可以實(shí)現(xiàn)儲能裝置的有效調(diào)度,以提高配電網(wǎng)的能源利用效率。其次,對于配電網(wǎng)的動態(tài)重構(gòu)和恢復(fù)力,多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)自主決策和協(xié)同控制,提高配電網(wǎng)的可恢復(fù)性和魯棒性。此外,在無功優(yōu)化與電壓控制方面,多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過合作學(xué)習(xí)和協(xié)同控制,優(yōu)化無功功率的分配和電壓的調(diào)節(jié),提高配電網(wǎng)的穩(wěn)定性和可靠性。

3 案例分析

3.1 國網(wǎng)某公司“電網(wǎng)腦”示范工程項(xiàng)目案例

國網(wǎng)某公司“電網(wǎng)腦”示范工程項(xiàng)目是國家電網(wǎng)公司在該省范圍內(nèi)啟動的一個(gè)重大項(xiàng)目,旨在利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)法對配電網(wǎng)進(jìn)行智能化改造,提高配電網(wǎng)的安全性、穩(wěn)定性和可靠性。該項(xiàng)目的主要目標(biāo)是通過引入先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)對配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)、負(fù)荷需求、設(shè)備運(yùn)行狀況等數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、存儲和分析,對配電網(wǎng)的智能化監(jiān)控、控制和優(yōu)化。

3.2 案例分析

通過對案例的實(shí)施,筆者對該案例中配電網(wǎng)的系統(tǒng)平均停電時(shí)間、系統(tǒng)平均停電次數(shù)、系統(tǒng)可靠性等重要指標(biāo)在采用優(yōu)化措施前后的數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。具體數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 優(yōu)化前后配電網(wǎng)可靠性對比

從表1可以看出,優(yōu)化后的配電網(wǎng)在各項(xiàng)指標(biāo)上都優(yōu)于優(yōu)化前。其中,系統(tǒng)平均停電時(shí)間和次數(shù)分別降低了27.3%和31.1%,系統(tǒng)可靠性提高了2.8%。這些數(shù)據(jù)充分表明了基于大數(shù)據(jù)和AI的配電網(wǎng)優(yōu)化研究在提高電力系統(tǒng)可靠性方面的有效性。

3.3 案例結(jié)論

案例的結(jié)果表明,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的配電網(wǎng)優(yōu)化措施在提高配電網(wǎng)的安全性、穩(wěn)定性和可靠性方面具有重要的應(yīng)用價(jià)值。對工程案例的研究和理解,可以進(jìn)一步推動配電網(wǎng)的智能化改造,并為未來的研究提供有益的啟示。

4 結(jié)語

大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)在配電網(wǎng)優(yōu)化中具有的巨大潛力和優(yōu)勢?；诖髷?shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的配電網(wǎng)優(yōu)化措施研究具有重要的理論和實(shí)際意義。然而,目前的研究主要集中在理論方面,實(shí)際應(yīng)用仍然面臨一些挑戰(zhàn)和困難。在配電網(wǎng)運(yùn)行方面,研究人員應(yīng)該加強(qiáng)對配電網(wǎng)智能化改造的研究。大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以使配電網(wǎng)更加智能化,進(jìn)一步提高其安全性、穩(wěn)定性和可靠性。未來的研究應(yīng)該注重算法的優(yōu)化、智能化改造的實(shí)施、工程實(shí)踐的開展以及與相關(guān)領(lǐng)域的交流與合作,開發(fā)出一系列的智能化裝置和系統(tǒng),使配電網(wǎng)能夠自動化運(yùn)行,并可以主動預(yù)防和應(yīng)對各種故障和問題。這些努力有效提升了配電網(wǎng)的安全性、穩(wěn)定性和可靠性,為能源供應(yīng)提供更好的保障。