成果介绍
本发明提出了一种基于强化学习的配电变压器经济运维方法,主要步骤为:1)从配电变压器在线运行数据和基础信息中提取配电变压器的多维特征;2)在配电变压器运行状态多维感知基础上,建立基于数据驱动的配电变压器运行状态评估及态势预测模型;3)通过DQN算法训练智能体与配电变压器交互的强化学习过程,得到配电变压器维护策略优化模型;4)将该台配电变压器运行状态的预测结果构建成状态信息输入到配电变压器维护策略优化模型中,得到预测性维护决策序列。
成果亮点
本发明具有较好的通用性和应用性,适用于油浸式配电变压器和干式配电变压器,能够得到预测性维护决策序列,为配电运维人员实施更加客观和准确的主动维护提供指导。
团队介绍
范敏,冯楚瑞,彭港,彭屿雯,张焕娇,王孝中
成果资料