[发明专利]一种基于强化学习的配电网重构优化方法

摘要

本发明公开了一种基于强化学习的配电网重构优化方法，本发明所提模型的训练阶段采用深度精神网络的前向传播来预测Q值，使用贪婪算法来选择动作，当动作通过训练环境后深度强化学习代理根据其表现获得奖励(或惩罚)，目标Q值根据奖励计算得到，采用均方误差作为损失函数，将错误反向传播以更新DNN的权重，最后使用训练好的DRL代理找到最优配电网结构。本发明基于Q学习的模型用于提高配电网系统的可靠性。DNR可以通过本发明所提模型优化现有资源通过改变分段和联络开关的状态优化重构配电网络的配置，保证配电网的供电可靠性。