面向配电网的AI驱动自适应自动恢复决策算法及验证
Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v8i2.18509
Abstract
配电网故障后的快速自动恢复是提升供电可靠性的关键技术之一，传统的恢复决策算法存在适应性欠佳、求解速度迟缓、难以应对复杂运行场景等状况，鉴于此现状，提出一种AI驱动的自适应自动恢复决策算法，首先构建配电网故障恢复多目标优化模型，综合考虑供电恢复率、网损最小化、负荷均衡度以及操作次数约束等，其次设计基于改进深度强化学习的决策框架，借助环境建模、状态表征与奖励机制优化，达成复杂场景下的快速自适应决策，最后借助理论分析与典型场景推演验证算法的可行性与优越性。研究结果表明，该算法可有效适配配电网拓扑变化、负荷波动以及多重故障等复杂工况，在决策速度与恢复效果方面比传统算法更具优势，为配电网故障恢复提供了新的技术路径。
Keywords
配电网；AI 驱动；自适应决策；深度强化学习；多目标优化
Full Text
PDF - Viewed/Downloaded: 0 TimesReferences
[1] 魏然，何岩岩，陆啸天，付丽伟.基于自适应SA-DE算法的含新能源配电网拓扑优化方法[J].能源与环保，2025，47（11）：274-280.
[2] 宫以阁.基于自适应权重粒子群算法的配电网无功优化配置分析[J].电力设备管理，2025，（19）：184-186.
[3] 孙亮，沈骏杰，党翠，张宗振，刘书宁.数据驱动下最小闭包椭球集面向承载力提升的配电网鲁棒优化调度[J].电网技术，1-14.
[4] 沈颖，孙继欣，陈炜琦.面向有源配电网的业务驱动的数字孪生数据质量模型研究[J].东华大学学报（自然科学版），2024，50（02）：144-152.
[5] 路小俊，吴在军，李培帅，沈嘉伟，胡敏强.面向光伏集群的配电网模型-数据联合驱动无功/电压控制[J].电力系统自动化，2024，48（09）：97-106.
[6] 陈楚昭，孙云莲.基于自适应NSGA-Ⅱ算法的配电网多故障抢修优化决策[J].电力工程技术，2022，41（03）：125-132.
[7] 陆怀谷，刘绍东，张渊，张伟，张华成，严以臻，李亚杰，薛镕刚，陈静.基于自适应粒子群算法的增量配电网电源博弈规划[J].南京理工大学学报，2021，45（02）：150-157.
[8] 柴雁欣，向月，刘俊勇.面向可靠性提升的关联规则驱动下配电网投资规划优选模型与方法[J].电力自动化设备，2020，40（03）：85-92.
[2] 宫以阁.基于自适应权重粒子群算法的配电网无功优化配置分析[J].电力设备管理，2025，（19）：184-186.
[3] 孙亮，沈骏杰，党翠，张宗振，刘书宁.数据驱动下最小闭包椭球集面向承载力提升的配电网鲁棒优化调度[J].电网技术，1-14.
[4] 沈颖，孙继欣，陈炜琦.面向有源配电网的业务驱动的数字孪生数据质量模型研究[J].东华大学学报（自然科学版），2024，50（02）：144-152.
[5] 路小俊，吴在军，李培帅，沈嘉伟，胡敏强.面向光伏集群的配电网模型-数据联合驱动无功/电压控制[J].电力系统自动化，2024，48（09）：97-106.
[6] 陈楚昭，孙云莲.基于自适应NSGA-Ⅱ算法的配电网多故障抢修优化决策[J].电力工程技术，2022，41（03）：125-132.
[7] 陆怀谷，刘绍东，张渊，张伟，张华成，严以臻，李亚杰，薛镕刚，陈静.基于自适应粒子群算法的增量配电网电源博弈规划[J].南京理工大学学报，2021，45（02）：150-157.
[8] 柴雁欣，向月，刘俊勇.面向可靠性提升的关联规则驱动下配电网投资规划优选模型与方法[J].电力自动化设备，2020，40（03）：85-92.
Copyright © 2026 高振宇, 马婷婷, 刘洋
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License