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基于强化学习的电网极端天气主动防御与动态调度
完成单位：北京理工大学
所在地区：北京市
技术亮点与转化解读
针对近年来台风、暴雨、冰冻等极端气候频发对电网运行构成严重威胁,以及传统电网调度“事后响应”模式存在滞后性、仿真验证与决策脱节等核心问题,本项目研发了基于强化学习算法的电网极端天气主动防御系统。系统突破性地构建了包含图神经网络(GNN)拓扑映射、负荷演化与气象要素耦合的高保真数字孪生环境,并与深度强。应用于：主要面向各级电力公司的调度控制中心、配电网运维管理平台以及大型微电网运营系统。在极端气象条件下提供高精准度预警、网架结构动态重构以及应急储能资源的调用支撑。 系
工业化应用场景
主要面向各级电力公司的调度控制中心、配电网运维管理平台以及大型微电网运营系统。在极端气象条件下提供高精准度预警、网架结构动态重构以及应急储能资源的调用支撑。 系统核心模块目前在数字孪生模拟环境和大量历史故障数据库中进行了极端环境回测和蒙特卡