电力系统仿真与优化

良 田(国网汉中供电公司，中国)
鹏飞 郑(国网汉中供电公司，中国)

摘要

论文探讨了构建新型电力系统的关键技术和优化方法。在新能源并网规模不断扩大的背景下，传统基于物理模型的优化方法难以满足实时快速求解的需求。因此，我们介绍了深度强化学习（DRL）作为一种数据驱动的方法，可以自适应地学习调度策略并实时决策。我们分析了各类DRL算法在新型电力系统调度决策问题中的优势与劣势，并展望了未来的研究方向。电力系统是经济社会发展的血脉，而新能源电力系统的建设对于推动能源生产和消费革命至关重要。

关键词

新型电力系统；电力系统仿真；深度强化学习；新能源发电

参考

王程,付智鑫,陈振勇,等.基于模拟仿真技术的新型电力系统性能评估与优化分析[J].集成电路应用,2024,41(1):298-299.

崔晓丹,吴家龙,许剑冰,等.新能源高占比电力系统电磁暂态并行仿真的优化分网方法[J].电力自动化设备,2023,43(11):174-180+224.

何芳,王文锋.仿真软件辅助优化电力系统实验教学的探讨[J].工业控制计算机,2022,35(4)158-160.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v2i5.18328