基于马尔可夫决策过程的配电系统韧性提升：一种近似动态规划方法
最优化与控制
2019-04-02 v1
摘要
由于极端天气事件引起的配电系统故障直接导致用户停电，本文提出一种以削减负荷损失为目标、贯穿事件演进过程的基于状态的决策模型，以提升配电系统韧性。由事件演进驱动的序贯不确定系统状态（如馈线通断状态）被建模为马尔可夫状态，而事件演进过程中从一个马尔可夫状态到另一马尔可夫状态的转移概率由事件引起的元件故障决定。基于马尔可夫决策过程（MDP）建立了递归优化模型，以在每个决策时刻制定基于状态的动作，即系统重构。为克服由海量状态与动作引起的维数灾难，采用基于后决策状态与迭代的近似动态规划（ADP）方法求解所提基于MDP的模型。使用IEEE 33节点系统与IEEE 123节点系统验证所提模型。
引用
@article{arxiv.1904.00627,
title = {Markov Decision Process-based Resilience Enhancement for Distribution Systems: An Approximate Dynamic Programming Approach},
author = {Chong Wang and Ping Ju and Shunbo Lei and Zhaoyu Wang and Yunhe Hou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.00627},
year = {2019}
}