基于深度学习算法的电力负荷智能调控方法
贾蓉蓉
雷瑞雪
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摘要：针对电力负荷智能调控实践中存在的系统线损率较低和弃风光率较高的问题,文章提出基于深度学习算法的电力负荷智能调控方法.由物理层、通信层与软件层组建电力负荷智能调控架构.在架构软件层中以电力系统的运行成本最低为目标建立调控目标函数,并设定电力系统运行约束和机组运行约束条件,建立电力负荷智能调控模型.引入深度学习中的Actor-Critic深度学习算法,对所建立的电力负荷智能调控模型进行求解,实现基于深度学习算法的电力负荷智能调控.经实验证明,设计方法调控后电力系统线损率不超过2％,弃风光率不超过2.5％,可以实现对电力系统负荷有效调控.
关键词：电力负荷调控Actor-Critic深度学习算法目标函数约束条件
论文发表日期：2026-01-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 164-167 )