基于强化学习的电力通信网故障恢复方法
基于混合强化学习的主动配电网故障恢复方法
基于混合强化学习的主动配电网故障恢复方法
徐岩;陈嘉岳;马天祥
【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》
【年(卷),期】2024(36)4
【摘要】针对高比例新能源接入的配电网故障恢复问题,提出一种基于混合强化学习的主动配电网故障恢复方法。
首先,以故障损失最小为恢复目标、配电网安全运行要求为约束条件,构造主动配电网的故障恢复模型;其次,建立用于故障恢复的强化学习环境,根据状态空间和动作空间特点,提出一种混合强化学习方法,该方法使用竞争架构双深度Q网络算法处理离散动作空间,进行开关动作;然后,使用深度确定性策略梯度算法处理连续动作空间,调节电源出力;最后,通过IEEE33节点系统仿真实验验证所提方法的可行性和优越性。
【总页数】9页(P50-58)
【作者】徐岩;陈嘉岳;马天祥
【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院;国网河北省电力有限公司电力科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TM73
【相关文献】
1.基于鲁棒优化的电-气互联型主动配电网故障恢复方法
2.基于主从博弈理论的含分布式发电的主动配电网故障恢复方法
3.基于鲁棒随机优化的主动配电网故障恢复方法
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基于深度学习的电力系统故障诊断与恢复
基于深度学习的电力系统故障诊断与恢复电力系统是现代社会运转的重要基础设施，而系统故障对电力供应的可靠性和稳定性造成了严重影响。
因此，电力系统故障的诊断与恢复显得尤为重要。
随着深度学习技术的快速发展，它已经成为电力系统故障诊断与恢复中的有力工具。
本文将重点介绍基于深度学习的电力系统故障诊断与恢复的研究进展和应用。
1. 深度学习在电力系统故障诊断中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术，可以通过学习大量的数据来提取特征，并进行自动分类和识别。
在电力系统故障诊断中，深度学习可以应用于以下方面：1.1 电力设备故障诊断深度学习可以通过分析电力设备的数据，如振动、温度、电流等传感器采集的数据，来识别设备故障的特征。
例如，可以使用卷积神经网络(CNN)对传感器数据进行特征提取和故障分类，从而实现对电力设备故障的准确诊断。
1.2 线路故障诊断电力系统中的线路故障通常会导致供电中断和电压波动等问题。
深度学习可以分析电力系统的实时监测数据，如电流、电压等参数，来识别线路故障的类型和位置。
通过使用循环神经网络(RNN)等深度学习模型，可以对线路故障进行准确的定位和诊断。
2. 深度学习在电力系统故障恢复中的应用电力系统故障发生后，及时恢复供电是关键任务之一。
深度学习可以在故障恢复过程中发挥重要作用。
2.1 故障类型预测深度学习可以通过分析历史故障数据，预测可能发生的故障类型和潜在的影响。
这有助于电力系统运维人员在故障发生前做出相应的预防和准备。
2.2 电力系统恢复策略优化深度学习可以应用于电力系统恢复策略的优化。
通过学习历史故障数据和系统运行情况，深度学习模型可以提供恢复策略的建议和优化方案，以最大程度地减少故障对供电的影响。
3. 深度学习在电力系统故障诊断与恢复中的挑战与展望尽管深度学习在电力系统故障诊断与恢复中取得了显著进展，但仍面临一些挑战。
3.1 数据质量和可靠性电力系统的监测数据可能存在噪声、缺失或不准确等问题，这会影响深度学习模型的准确性和鲁棒性。
基于机器学习的智能电网故障诊断与恢复
基于机器学习的智能电网故障诊断与恢复引言：随着电力系统规模的增大和复杂性的提高，智能电网的故障诊断与恢复成为当今电力行业的重要问题。
传统的人工故障诊断方法通常效率低下，且不可避免地受到人为主观因素的影响。
而机器学习作为一项快速发展的技术，为智能电网故障诊断与恢复提供了新的解决方案。
本文将基于机器学习的智能电网故障诊断与恢复进行探讨。
一、机器学习在智能电网故障诊断中的应用为了实现智能电网的故障诊断，我们可以利用机器学习算法对历史故障数据进行分析和建模。
通过对数据的学习和训练，机器学习可以帮助我们识别不同类型的电网故障，并准确地判断故障发生的位置和原因。
例如，通过监测电网的电流、电压和频率等参数，我们可以利用机器学习算法来判断是否存在电网故障，并推测可能的故障类型和位置。
二、机器学习在智能电网故障恢复中的应用除了故障诊断，机器学习还可以在智能电网的故障恢复中发挥重要作用。
通过对历史故障数据的分析，我们可以训练出一个智能电网恢复模型，该模型可以根据故障的类型和位置，自动选择最佳的恢复方案，并指导操作人员进行恢复工作。
通过机器学习技术，可以提高电网故障恢复的效率和准确性，同时减少对人力资源的依赖。
三、机器学习在智能电网故障诊断与恢复中的挑战尽管机器学习在智能电网故障诊断与恢复中有着巨大的潜力，但也面临一些挑战。
首先，由于智能电网的故障数据往往较为复杂，包含许多隐含的信息，因此需要深入挖掘数据的特征和规律。
其次，机器学习算法的性能和准确性需要长时间的训练和优化，这对计算资源和时间的要求较高。
此外，对于电力系统中的故障诊断和恢复，需要考虑安全性和实时性的问题，这也给机器学习的应用提出了更高的要求。
四、未来的发展方向与展望随着机器学习技术的不断发展和智能电网的不断完善，我们有理由相信基于机器学习的智能电网故障诊断与恢复的应用将逐渐成为电力行业的主流。
未来，可以通过进一步整合各类电力设备和传感器的数据，构建更加完整和准确的故障诊断与恢复模型。
基于机器学习的智能电力系统故障诊断与恢复
基于机器学习的智能电力系统故障诊断与恢复智能电力系统是指以人工智能和机器学习技术为基础的电力系统，其能够自动检测、诊断和恢复故障，以确保电力系统的可靠性和稳定性。
在传统的电力系统中，故障的诊断和恢复通常需要人工干预，耗费了大量的时间和人力资源。
然而，随着机器学习技术的迅速发展，智能电力系统得以实现自动化的故障诊断与恢复，提高了电力系统的可用性和效率。
智能电力系统的故障诊断与恢复主要基于机器学习算法。
机器学习是一种通过训练数据集来学习模式和规律，并根据学习得到的模型进行预测和决策的方法。
在智能电力系统中，机器学习算法可以通过分析历史数据和实时监测数据，学习电力系统的运行状态和特征，从而判断故障的发生和影响，并提供相应的恢复措施。
首先，智能电力系统故障诊断的关键是建立准确的故障识别模型。
通过分析历史故障数据，可以发现故障的特征和模式，进而训练机器学习算法，以识别不同类型的故障。
例如，机器学习算法可以通过分析电力系统的电压、电流、频率等监测数据，识别电力系统中的短路故障、过载故障等。
通过建立准确的故障识别模型，可以及时发现故障并采取相应的措施，避免其对电力系统的进一步影响。
其次，智能电力系统故障诊断的过程中，还需要考虑故障的定位和损坏程度评估。
通过机器学习算法的训练和决策，可以进一步确定故障的具体位置和严重程度。
例如，在电力系统的某个节点发生故障时，机器学习算法可以根据不同节点的监测数据来判断故障的具体位置，并评估故障对系统的影响程度。
这样可以快速定位故障，准确评估故障的影响范围，并采取相应的恢复措施，提高系统的恢复效率。
最后，智能电力系统故障恢复的关键是制定有效的恢复策略。
通过机器学习算法的学习和决策，可以在故障发生后自动选择最佳的恢复策略。
例如，在发生电力系统短路故障时，机器学习算法可以根据历史故障数据和电力系统的实时监测数据，判断采取断路器切除故障部分还是自动切换备用电源恢复供电的最佳策略。
通过制定有效的恢复策略，可以快速恢复电力系统的正常运行，减少故障对系统的影响。
基于强化学习的电力设备故障自动溯源方法
基于强化学习的电力设备故障自动溯源方法殷嘉伟;沈祥【期刊名称】《自动化应用》【年(卷),期】2022()10【摘要】针对传统故障自动溯源方法存在的故障定位精度不高、故障判别过程复杂等问题,提出了基于强化学习的故障定位算法,能够在短时间内识别出故障位置,提高了诊断的准确率。
通过将图像数据集与神经网络模型进行联合训练,将复杂场景图像中的特征进行提取和选择,利用随机强化学习的特性来解决分类问题。
利用图像分类器实现故障定位并与现有方法进行对比,结果表明该方法在图像识别领域具有较高的识别精度。
由于传统方法在电力设备故障自动溯源实际应用中误判率较高,已经无法满足实际在精度方面的需求,提出基于强化学习的电力设备故障自动溯源方法。
建立行为-故障因果链数学模型,对电力设备故障自动溯源问题进行数学描述,对电力设备故障数据离散化处理,并采用强化学习理论对故障数据进行溯源分析,确定电力设备源头故障,实现了强化学习的电力设备故障自动溯源。
实验结果表明,设计方法平均误判率为0.21%,具有较高的溯源精度,设计方法在电力设备故障自动溯源方面具有良好的应用前景。
【总页数】3页(P49-51)【作者】殷嘉伟;沈祥【作者单位】南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)【正文语种】中文【中图分类】TM734【相关文献】1.基于故障传播与因果关系的故障溯源方法及其在牵引传动控制系统中的应用2.基于强化学习的电力通信网故障恢复方法3.基于深度强化学习的PMSM匝间短路故障诊断方法4.基于场景动力学和强化学习的自动驾驶边缘测试场景生成方法5.基于逆向强化学习的纵向自动驾驶决策方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于强化学习的电力通信网故障恢复方法
基于强化学习的电力通信网故障恢复方法摘要：大规模的自然灾害或恶意攻击会引发智能电网中电力通信网的严重故障,如果不能及时恢复,将给电力系统的安全稳定运行带来极大的风险.为解决电力通信网络大规模故障后的恢复问题,在通信链路恢复资源有限的约束下,建立以失效业务数量恢复最大化为目标的电力通信网大规模故障后链路恢复模型.针对该模型,提出一种基于强化学习的启发式算法,该算法利用链路恢复资源和故障链路在失效业务中的重要度,设置奖惩函数和选择规则,并累积奖励最大值,得到最优链路恢复组合.实验结果表明,提出的电力通信网故障恢复方法可以在恢复资源有限的约束下,恢复较多的失效业务.关键词：智能电网；电力通信网；大规模故障；强化学习；故障恢复一、电力网络风险评估工作的意义近年来，我国的电力通信网无论是建设规模还是技术含量有了很大的发展和进步，但是，在电力通信网日益复杂给予人们足够便利的同时，一些全新的问题便逐渐突显出来，在此背景下对电力通信网进行整体的风险评价便显得十分重要。
借助风险评价理论，我们可以准确的找出电力通信网的薄弱环节和风险环节，进而再辅以先进的技术手段便可以将电力通信网的故障发生几率降到最低。
从业务的管理办法来讲，通过电力通信管理办法的设定，将电力通信关系进行处理，改变网络结构的复杂程度，通过有效风险体系的评估工作，带动电力通信业务的发展。
为降低电力通信过程中存在的弊端，结合电力通信信息进行整合，达到最终的目的。
二、电力通信网的业务1、业务分类从电力系统安全防护管理的相关规定来看，可将业务分类为生产控制大区与管理信息两类。
同时又可将生产控制区分类为安全区Ⅰ与安全区Ⅱ所谓的安全区Ⅰ其实指的就是控制区。
这一部分区域主要职责就是要监控电力的一次系统。
正是这种直接性的监控效果，可有效保护电炉系统，且该区域在整个生产控制区域中处于关键性地位，业务有安稳统筹。
而安全区Ⅱ属于非控制区，也就是说这个区域并不会对整个电力生产系统进行控制，但可进行在线运行。
电力通信网络故障问题及解决措施
电力通信网络故障问题及解决措施摘要：电力通信网络对电力系统的发展具有重要的意义，是保障电力系统能够进行可靠、正常、安全运行的前提条件。
如果电力通信网络发生故障必须及时地查找故障原因，并且迅速、妥善地制定出具有针对性的故障处理措施。
发生电力通信网络故障问题的原因具有多样性和复杂性，例如，在早期进行光纤网架建设时结构安排不合理，运行的安全性和稳定性都比较差。
SDH逻辑系统的结构复杂且管理难度过大等一系列问题，处理难度相对较大。
随着电力通信网络系统的结构逐渐复杂，通信方式日益多样，经过不断的优化和完善，对电力通信网络的业务质量安全性和可靠性要求更加严格。
采用简单的故障监控预警已经很难满足电力通信网络的日常维护和运行工作。
关键词：电力通信网络；故障；优化对策电力通信网络是实现电力网络通信的重要系统，在保障电力网系统正常运行方面发挥着十分重要的作用，如果电力通信网络出现故障问题，则会对电力网调节、分配等功能造成不良影响，甚至会导致电力网络崩溃。
因此，对电力通信网络中的常见故障问题以及具体的优化对策进行详细探究对于稳定电力通信网络具有十分重要的现实意义。
1.电力通信网络现状科学技术的不断发展，对电力网络的运行和管理提出了更高的要求，针对其特殊性，在后续运行阶段，要按照方案要求实施，实现信息传递。
电力通信网能实现信息的交换和控制，以远程控制为基础，为了实现无线通信系统的功能，在电力网功能优化阶段，需要对现有的系统进行有效处理，以通信系统为基础，提升电力系统的依赖性。
各大电力企业为了保证电力通信系统具有足够的通信力，要在最大程度上提升其稳定性，不断对网络系统进行整合，在升级处理阶段，建立区域性管理指标，对系统进行升级。
当前，电力通信网络取得了突出的进步，但是整体水平比较低，设计深度和强度需要不断改进，由于实践中缺少系统、有效的检测系统，系统安全性受到影响，在可靠性和稳定性评估阶段，需要建立健全现有的通信系统，满足系统应用要求。
基于机器学习的电力系统故障诊断与恢复
基于机器学习的电力系统故障诊断与恢复电力系统是现代社会运转的重要基础设施，其稳定运行对于保障社会经济发展至关重要。
然而，电力系统故障在实际运行过程中不可避免地会发生。
因此，基于机器学习的电力系统故障诊断与恢复技术成为了近年来电力领域的研究热点之一。
本文将针对该主题进行探讨，分别从故障诊断和故障恢复两个方面进行阐述。
首先，我们来看机器学习在电力系统故障诊断中的应用。
电力系统故障的诊断是为了及时准确地确定故障位置和类型，以便采取相应的措施进行故障处理和修复。
机器学习技术凭借其强大的数据处理和模式识别能力，为电力系统故障诊断提供了有效的工具。
以监督学习为例，我们可以利用历史故障数据的特征和标签，训练出一个故障分类模型。
该模型可以根据电力系统运行时收集到的数据，自动识别出可能存在的故障类型。
另外，无监督学习方法如聚类分析可以帮助我们在大规模数据中发现隐含的故障模式和异常情况。
这些机器学习方法在电力系统故障诊断中的应用，大大提高了故障诊断的准确性和效率。
其次，我们将讨论基于机器学习的电力系统故障恢复技术。
电力系统故障的恢复通常包括故障处理和系统自动重启两个方面。
机器学习技术可以在这两个环节中发挥重要作用。
在故障处理方面，机器学习算法可以根据历史故障数据和实时监测数据，推测出可能导致故障的原因和根源。
基于这些分析结果，工程师可以采取相应的维护措施来修复故障，并防止类似故障再次发生。
此外，机器学习还可以提供故障处理的决策支持，比如在多个备用方案中选择最优方案，以保证系统恢复的效率和可靠性。
在系统重启方面，机器学习技术可以通过学习历史故障恢复的经验，提供最佳的重启策略。
例如，我们可以利用强化学习方法，通过与环境的交互来寻找最佳的系统操作序列，以最小化故障恢复时间和能源损耗。
这种基于机器学习的自动重启技术，不仅可以加快故障恢复速度，还可以减少对人工干预的依赖。
当然，在电力系统故障诊断与恢复的过程中，机器学习技术也面临一些挑战和限制。
基于强化学习的电力通信网路由配置优化方法
电力技术应用基于强化学习的电力通信网路由配置优化方法1，温树峰1，王甜甜1，陈泱吟国网电力科学研究院有限公司实验验证中心，江苏南京210000；2常规电力通信网路由的配置优化方法费时费力且效果不佳，因此提出基于强化学习的电力通信网路由配置优化方法。
设计中先根据虚拟路由器冗余协议来提升专线利用率，以实现出口流量的负载均衡。
在此之后进行基于强化学习动态权重优化策略的制定，将业务量大的流量端所经过的链路权重变小，根据动作离散化提升神经网络策略的更新效率，实现电力通信网的路由配置优化。
通过实验证明，提出方法在流量强度分别为0.55 s，配置优化效果较好。
强化学习；电力通信网；配置优化Reinforcement Learning Based Optimization Method for Power Communication NetworkRouting Configuration, WEN Shufeng1, WANG Tiantian.Experimental and Verification Center of State Grid Electric Power Research Institute Co., Ltd., Nanjing.Bestlink Technologies Co., Ltd., Nanjing的多线导出，达到流量出口在进行配置优化时的负载均衡。
此外，基于强化学习制定动态权重优化策略。
基于强化学习算法进行电力通信网路由配置优化是通过奖励的长期累计以达到收益最大化。
强化学习中的神经网络是将通信网路由的原始状态信息转化为与长期利益密切相关的形式，经过层层非线性细化，并进一步指导操作状态空间，其中包含完全筛选的路由相关信息。
状态信息表示的时间越短，神经网络就越容易学习如何处理它并在决策之间建立相关性。
当使用强化学习来解决问题时，电力通信网路由问题本身结构的状态与其生成动作之间具有较低的相关性，神经网络在强化学习中增加难度，导致电力通信网路由在在强化学习过程中，神经网络必须改进电力通信网的路由信息，使其转化为可操作输出，而提炼的。
基于深度学习的电力骨干通信网故障诊断方法
基于深度学习的电力骨干通信网故障诊断方法随着电力骨干通信网络的不断扩容和拓扑结构的日益复杂，网络运维数据呈指数级增长趋势。
权力的运行和维护人员沟通只能有限的注意力集中在重要的报警及相关开关的性能关系业务，但没有时间或意味着考虑大量的深层操作数据反映出生产作业的本质，已成为最大的难点和困难在当前电力通信调度生产工作。
标签：深度学习;电力骨干;通信网故障;诊断方法引言电力骨干通信网中告警信息的及时高效处理能够为故障处置提供先机。
利用人工智能技术，基于历史数据可以预测告警的发生，完备的数据集是成功实现预测的基本条件。
在现实网络中采集的数据往往有分布不均匀、数据缺失等问题，如何构建完备的数据集是基于人工智能技术实现电力骨干通信网中告警预测的一个关键问题。
1总体设计基于深度学习的电力骨干通信网数据采集及故障诊断技术，先对其现有的数据进行采集并且对已有的故障诊断技术调研，从网络中的故障信息中研究分析故障信息的特征与类别;然后对基于深度学习方法的故障诊断网络模型进行分析研究，重点研究其应用与合适的故障诊断模型的建立，其中主要分为三个部分：（1）针对电力骨干通信网的故障信息和各种数据进行采集及挖掘，并对数据进行预处理;（2）研究已有的深度网络模型，利用深度网络对电力骨干通信网故障特征的提取以实现分类的目标，并最终基于深度学习建立电力骨干通信网故障诊断模型;（3）基于深度学习的网络故障及风险资源定位技术的研究，最终实现网络故障的高效排除，有效的使网络运行降低风险。
2故障诊断电力骨干通信网是支撑自动化电网调度和公司管理信息化的重要基础设施，电力骨干通信网一旦发生故障，如果不能及时处理，不仅中断本站点业务，还会造成其他站点的业务传输中断，甚至造成大面积影响。
因此，为了避免发生上述情形，根据电力骨干通信网风险规避的原则，网管系统应当对网络中发生故障的通信网络设备光缆风险资源进行快速准确无误的定位，并给出合理的影响评价和度量，保证大量的、密集互联的网络设备良好运行，降低网络运行风险。
强化学习在智能电网中的控制与优化
强化学习在智能电网中的控制与优化智能电网是一种基于先进的通信和信息技术，能够实现电力系统自动化和智能化的新一代电力系统。
随着科技的不断进步和电力需求的增长，智能电网已成为未来电力系统发展的重要方向。
在智能电网中，强化学习作为一种自主学习和优化决策的方法，具有重要的应用价值。
强化学习是一种机器学习方法，通过与环境进行交互来学习最优策略。
在智能电网中，强化学习可以应用于控制与优化问题。
首先，强化学习可以用于实现智能电网中各个设备之间的协调控制。
例如，在分布式发电系统中，通过强化学习可以实现各个发电设备之间的协调运行，在保证供需平衡和安全稳定运行的前提下最大限度地提高发电效率。
其次，强化学习可以应用于智能配电网络中各个节点之间的协调控制。
配电网络是指将高压输配变压器输出端供给用户终端负荷并进行保护、自动切换和控制的电力系统。
在智能配电网络中，通过强化学习可以实现各个节点之间的协调控制，提高配电网络的可靠性和供电质量。
例如，在智能配电网络中，通过强化学习可以实现节点之间的负荷均衡和故障自愈，提高供电可靠性。
此外，强化学习还可以应用于智能电网中各个环节的优化问题。
智能电网中存在着多个环节需要进行优化，例如发电调度、负荷预测、储能优化等。
通过强化学习可以实现这些环节的自动优化，并且随着时间和数据的积累不断改善优化效果。
例如，在发电调度问题中，通过强化学习可以根据不同时间段的负荷需求和发电成本等因素进行动态调整，在保证供需平衡和经济性的前提下最大限度地减少发电成本。
然而，在将强化学习应用于智能电网控制与优化问题时也存在一些挑战和难题。
首先，智能电网是一个复杂而庞大的系统，涉及到多个层次、多个环节以及多个参与者之间复杂而动态的相互作用。
如何将强化学习方法应用于智能电网的各个环节，并且能够实现全局最优仍然是一个亟待解决的问题。
其次，智能电网中涉及到大量的实时数据和复杂的环境，如何对这些数据进行有效处理和建模，并且能够在实时环境下进行学习和优化是一个具有挑战性的问题。
基于强化学习的智能电力系统故障诊断与恢复
基于强化学习的智能电力系统故障诊断与恢复第一章引言一、背景随着互联网的快速发展，电力系统在现代社会中起到重要的作用。
然而，电力系统故障是不可避免的，严重影响着正常的供电和生产。
因此，智能电力系统故障诊断与恢复成为了一个迫切需要解决的问题。
强化学习作为一种机器学习方法，具有自我学习、自我改进的能力，非常适用于电力系统故障诊断与恢复的场景。
二、研究目的本文旨在探讨基于强化学习的智能电力系统故障诊断与恢复方法，通过构建电力系统模型，设计合适的强化学习算法，实现电力系统故障诊断与恢复的智能化。
第二章电力系统故障诊断与恢复一、故障诊断电力系统故障诊断是通过分析电力系统工作状态和监测数据，确定故障类型和位置的过程。
传统的故障诊断方法主要依赖专家经验和规则库，存在诊断精度低、效率低等问题。
二、故障恢复电力系统故障恢复是指在发生故障后，通过采取相应的措施使系统恢复到正常工作状态。
传统的故障恢复方法主要基于经验规则，依赖人工操作，效率低下且需要较长时间。
第三章强化学习概述一、强化学习基本原理强化学习通过智能体与环境的交互学习，使智能体能够通过不断尝试和试错来实现自主学习和改进。
强化学习的基本原理包括状态、动作、奖励和策略。
二、强化学习算法常见的强化学习算法包括Q-learning、深度Q网络（DQN）和策略梯度算法等。
这些算法通过建立价值函数或策略函数，实现智能体的学习和决策。
第四章智能电力系统故障诊断与恢复算法设计一、电力系统建模通过对电力系统的物理特性进行建模，构建电力系统的状态空间和动作空间，为强化学习提供输入。
二、强化学习算法选择根据电力系统故障诊断与恢复问题的特点，选择适当的强化学习算法，如DQN算法。
三、算法设计与实现结合强化学习算法和电力系统的特点，设计故障诊断与恢复的算法，并通过编程实现。
第五章实验与结果分析一、实验设置设计故障诊断与恢复的实验场景，设置合适的参数和环境。
二、实验结果通过实验验证算法的有效性和准确性，分析实验结果。
基于5G通信的有源配电网多方向故障恢复策略
基于5G通信的有源配电网多方向故障恢复策略摘要：目前，随着配电网配电自动化建设政策的不断落实，配电自动化技术得到了创新深化应用。
但在配电网领域实现智能分布式自动化，主要是利用光纤通信组网方式，光纤通信网由于受到配电网网架分布广、散、杂、多等特征的影响，使配电网光纤大规模应用面临很多实际困难，如网络结构不稳定、外部环境复杂及建设成本高等，使其不能广泛覆盖整个配电网，导致配电网部分终端设备通信及故障处理存在“死区”。
由于增量配电网配电自动化采用传统光纤通信方式，加上该区域内的通信光缆路由走向、敷设高度有限，极易发生因外力破坏造成光纤断线导致大面积终端掉线事件，仅依靠人工无法及时有效地进行管控。
基于上述问题，需要探索一种低延时、高可靠及灵活组网的通信网络支撑配电网自动化应用。
作为无线通信技术的重要发展方向，5G技术将给电力配电网发展带来深刻变革。
在配电物联网和大规模分布式电源接入的场景下，5G通信技术应用促进配电网“可观、可测、可调、可控”，是构建支持高韧性、智慧型配电网的重要支撑技术。
基于此，本篇文章对基于5G通信的有源配电网多方向故障恢复策略进行研究，以供参考。
关键词：基于5G通信；有源配电网；多方向故障；恢复策略引言随着通信与信息化技术的发展，运用新一代5G通信技术、信息化、物联网等先进技术，构建无所不在的高速协作网络、智能服务应用，提高电厂管理的服务水平，提升电厂高效生产运营效率，推动智慧电力产业发展，是当前电力企业数字化转型发展建设工作的重点。
为了实现厂区的室内外5G数字信号覆盖，构建基于5G+MEC（Multi-accessEdgeComputing，多接入边缘计算）的智慧电厂创新示范应用，搭建安全、可靠、低时延的5G专网，并通过MEC平台的分流功能，实现厂区生产和管理数据的本地分流，保障了数据通信的低时延和安全私密性；实现5G网络根据不同类型、不同隔离要求的业务应用，达到业务级别的安全隔离数据承载。
基于深度学习的电力系统故障预测与自动恢复策略研究
基于深度学习的电力系统故障预测与自动恢复策略研究摘要：本研究旨在基于深度学习技术，探索电力系统故障预测与自动恢复策略。
通过分析电力系统运行数据，构建了一个高效的深度学习模型，能够准确预测潜在的故障情况。
同时，针对不同故障类型，提出了自动恢复策略，以最小化停电时间和维护成本。
通过实验验证，所提出的方法在电力系统的稳定性和可靠性方面取得了显著的改进。
本研究不仅拓展了深度学习在电力系统领域的应用，也为电力系统运维提供了新的思路和策略。
关键词：深度学习，电力系统，故障预测，自动恢复，稳定性。
引言当今社会，电力系统作为基础设施的核心，其稳定运行对于社会经济发展至关重要。
然而，电力系统故障不可避免地会带来停电、能源浪费以及维护成本的增加等问题。
因此，如何在故障发生前进行准确预测，并能够迅速采取恢复措施，成为了当前研究的热点。
本文旨在通过深度学习技术，为电力系统的稳定运行提供新的方法与策略，以应对日益复杂的电力运营环境。
一、电力系统故障的现状与问题电力系统作为现代社会基础设施的核心，扮演着供应稳定电能的关键角色。
然而，由于各种内外部因素的影响，电力系统故障不可避免地发生，给社会经济运行带来严重挑战。
电力系统故障可能导致供电不稳定甚至停电，直接影响到居民的生活、企业的生产，甚至医疗、通信等关键领域。
除了供电中断外，电力系统故障还会导致能源浪费，因为在恢复供电之前，电能的损耗不可避免，进而影响资源利用效率。
故障的发生不仅带来停电时间，还会导致维护成本的增加。
维护人员需要投入大量时间和资源来定位和修复故障，这不仅耗费资金，还可能延误供电恢复时间，进而对社会经济造成更大的损失。
此外，电力系统故障也可能引发连锁反应，影响周边区域，甚至扩大到跨地域范围，对电力系统整体稳定性带来挑战。
准确预测电力系统故障并迅速恢复，成为了电力系统运行的关键议题。
首先，故障预测可以帮助提前采取措施，减少故障带来的影响。
其次，自动恢复策略的制定能够减少停电时间，最小化能源浪费和维护成本。
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基于强化学习的电力通信网故障恢复方法
发表时间：2020-09-25T05:39:22.388Z 来源：《河南电力》2020年5期作者：寇向阳[导读] 近年来，我国的电力通信网无论是建设规模还是技术含量有了很大的发展和进步，但是，在电力通信网日益复杂给予人们足够便利的同时，一些全新的问题便逐渐突显出来，在此背景下对电力通信网进行整体的风险评价便显得十分重要。
内蒙古电力（集团）有限责任公司锡林郭勒电业局内蒙古锡林浩特市 26000
摘要：大规模的自然灾害或恶意攻击会引发智能电网中电力通信网的严重故障,如果不能及时恢复,将给电力系统的安全稳定运行带来极大的风险.为解决电力通信网络大规模故障后的恢复问题,在通信链路恢复资源有限的约束下,建立以失效业务数量恢复最大化为目标的电力通信网大规模故障后链路恢复模型.针对该模型,提出一种基于强化学习的启发式算法,该算法利用链路恢复资源和故障链路在失效业务中的重要度,设置奖惩函数和选择规则,并累积奖励最大值,得到最优链路恢复组合.实验结果表明,提出的电力通信网故障恢复方法可以在恢复资源有限的约束下,恢复较多的失效业务.
关键词：智能电网；电力通信网；大规模故障；强化学习；故障恢复
一、电力网络风险评估工作的意义
近年来，我国的电力通信网无论是建设规模还是技术含量有了很大的发展和进步，但是，在电力通信网日益复杂给予人们足够便利的同时，一些全新的问题便逐渐突显出来，在此背景下对电力通信网进行整体的风险评价便显得十分重要。
借助风险评价理论，我们可以准确的找出电力通信网的薄弱环节和风险环节，进而再辅以先进的技术手段便可以将电力通信网的故障发生几率降到最低。
从业务的管理办法来讲，通过电力通信管理办法的设定，将电力通信关系进行处理，改变网络结构的复杂程度，通过有效风险体系的评估工作，带动电力通信业务的发展。
为降低电力通信过程中存在的弊端，结合电力通信信息进行整合，达到最终的目的。
二、电力通信网的业务
1、业务分类
从电力系统安全防护管理的相关规定来看，可将业务分类为生产控制大区与管理信息两类。
同时又可将生产控制区分类为安全区Ⅰ与安全区Ⅱ所谓的安全区Ⅰ其实指的就是控制区。
这一部分区域主要职责就是要监控电力的一次系统。
正是这种直接性的监控效果，可有效保护电炉系统，且该区域在整个生产控制区域中处于关键性地位，业务有安稳统筹。
而安全区Ⅱ属于非控制区，也就是说这个区域并不会对整个电力生产系统进行控制，但可进行在线运行。
因而在生产控制大区域中有着极为重要的作用，企业包括电能计算统筹。
另外，管理信息大区又可分为两个区域，即安全区Ⅲ与安全区IV。
这两个无语在实时性方面有着明显的差异。
相对于安全区IV,安全区III实时性要求更高。
安全区Ⅲ的业务主要是对变电站进行视频监视，安全区IV业务有视频会议系统统筹。
2、业务重要度
在电力系统运行的过程中，电力通信网业务的重要度依赖于不同业务运行安全影响度的大小。
详细来说，就是一项业务在运行的时候，会对整个电力通信网的安全产生非常重要影响，那么就说明这项业务重要度非常高。
在实际中，电力通信网运行的时候包含多项业务。
根据电力业务重要度指标就能够了解不同业务对电网通信运行的影响，以此就能够评估电网的风险。
事实上，电力业务不同，对通信到的传输要求也不相同，根据电力生产的要求，业务的安全性应根据传输特点来全面考虑并评估业务运行期间对网络运行产生的风险，并根据结果来计算业务的重要度。
三、电力调度网络面临的风险分析
电力调度数据网络是承载实时电力调度控制服务和在线生产服务的专用网络。
国家电监会发出的《电力二次系统安全防护规定》明确要求：“电力调度数据网络必须在专用通道上使用独立的网络设备，以实现其他电力公司和电力网络的数据网络的物理隔离。
该网络分为逻辑隔离的实时子网和非实时子网，分别连接到控制区域和非控制区域。
因此，网络安全是保证电网安全稳定运行的关键。
数据传输网络的安全风险可能存在于网络本身中，也可能是由于使用和管理不当造成的；网络威胁可能来自电源系统的内部和外部。
内部攻击通常来自不正确的设置，员工和管理员，而外部攻击主要来自恶意组织和个人。
从技术细节上讲，当前常见的安全性问题主要是：1意识风险
安全的网络离不开人的管理，因此人的意识和管理是整个网络安全中最重要的一环，尤其是对于庞大和复杂的调度数据网更是如此。
现实运行中发现一些部门的人员安全意识不够强，安全措施不到位，比如在选择口令时图简单省事，或将自己的帐号随意转借他人或与他人共享信息资源等，这些行为都具有极大的安全隐患。
2非授权访问
没有预先经过同意就使用网络或计算机资源被看作非授权访问，例如有意避开系统访问控制机制对网络设备及资源进行非正常使用，或擅自扩大权限，越权访问信息。
主要形式有假冒、身份攻击、非法用户进入网络系统进行违法操作、合法用户以未授权方式进行操作以及事后否认等。
3信息泄露或数据破坏
此类问题是指业务数据在有意或无意中被泄漏出去或丢失，通常包括：信息在传输中丢失或泄漏，存储介质丢失或泄漏；或者以非法手段窃得对数据的使用权，删除、修改、插入或重发某些重要信息；应用系统设计时设立后门或隐蔽通道等。
4误操作及配置错误
主要表现在对网络结构和配置参数未作详细研究，对网络设备的功能未作深入了解，以及日常使用和监控中对设备随意操作，这些都会带来安全威胁。
同时电力调度数据网是一个技术复杂先进的网络，系统设计功能的实现是一个动态的完善过程，比较容易出现配置错误，某些错误可能短时间内不易看出，需要等到某种触发条件才会表露出来。
5网络和系统软件的漏洞和多余服务
由于电力调度网涉及的网络设备技术复杂，不可避免地存在许多缺陷和漏洞，这些缺陷和漏洞恰恰是网络攻击的目标。
此外某些设备存在一些用处不大而又证明很容易被人利用的薄弱服务，一些应用系统在设计时也可能存在有意无意的一些漏洞和后门。
一旦攻击者利用这些漏洞或缺陷侵入网络并进而进入主机系统，将会对电力系统的整体生产和调度安全产生极大的破坏。
6网络病毒和木马。
有网络的地方就有病毒和木马，调度数据网也很难避免。
病毒和木马会严重影响网络速度和数据安全，并且可能导致网络瘫痪。
四、基于电力通信网的电力调度数据网设计的基本原则
作为电力调度的安全保证，电力调度数据网络在设计过程中具有以下四个原则：安全区域的划分，专用网络的实现，水平隔离和垂直认证。
在满足上述原则之后，已经基本建立了用于电力调度数据网络的安全保护系统，以最大程度地减少数据服务的突然中断。
同时，上述原理还可以确保电力调度数据网络的外部保护水平，防止数据网络受到恶意攻击导致系统瘫痪，并且在数据传输过程中遭受病毒攻击导致数据泄漏。
电力系统相关负责人员必须注意电力调度数据网的安全保护。
电力调度数据网络一旦瘫痪，将严重影响电力系统各方面的正常运行。
五、结语
从以上分析可以看出，电力调度数据网络是电力系统中数据传输的基本渠道之一。
随着信息技术和互联网技术的不断发展，外部风险对电力系统的攻击程度越来越高，严重影响了电力供应的稳定性。
针对这种情况，有关部门和工作人员应把电力调度数据网的安全建设放在首位，并通过纵向和横向隔离相结合的方式进行系统的预防，以最终确保电力系统处于健康状态。
参考文献：
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