李敬航 林泽宏 张鑫

摘要：随着我国科技、经济的快速发展，人们对电量的需求日益递增。当前，智能化体系不断完善，智能化的配网自动化系统将成为未来的主要研究方向。论文中主要解决自动配网系统中的配网参数设置问题。具体地，论文基于强化学习框架提出了一种配网参数优化的方法，该方法能够在尽可能少的人为干预下实现配网自动化，从而高效的解决传统配网问题。该智能体以最大化配网系统的供电质量为目标，利用配网系统正常供电的时长作为奖赏值，通过使用强化学习算法促使智能体不断学习，最终智能体能够为配网系统选择出一系列高质量的配网参数，从而实现高效、可靠的配网系统。

Abstract： With the rapid development of technology and economy， people's demand for electricity is increasing day by day. This paper mainly solves the problem of setting the distribution parameters in the automatic distribution system. Specifically， this paper proposes a distribution network parameter optimization method based on reinforcement learning framework， which can automate the distribution network with as little human intervention as possible， thereby efficiently solving the traditional distribution network problem. The agent aims to maximize the power supply quality of the distribution system， and uses the reinforcement learning algorithm to promote the agent to learn continuously， and finally the agent can select a series of high-quality distribution network parameters， thus achieving an efficient and reliable distribution network system.

關键词：智能化;配网自动化;强化学习

Key words： intelligent;automatic distribution network;reinforcement learning

中图分类号：O224                                       文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）21-0226-05

0  引言

在国家电网中，配网自动化技术是衡量现代电力技术的重要指标，该技术通过结合计算机科学技术、电气技术和网络技术来设置电网参数、动态监测电网状态以及实现电网的高可靠性。配网自动化有利于减少电网系统成本，同时也提高电网各个评价指标。配网自动化能够根据电网的实际运行情况，及时的进行电网调配，并能够有效的处理突发情况，保证电网的可靠性。

传统的配网自动化仍面临一些挑战，主要包括：①在自动化配网系统运行过程中，仍需大量的人为干预;②在自动化配网系统运行过程中，需要进行配网参数设置，这需要电力人员需要大量的经验积累;③对于不同的电力环境和地理环境，需要设计一个适合实际情况的电力拓扑网络[1]。……