基于强化学习的IEEE13节点配电网无功电压优化环境代码是什么

以下是一个基于强化学习的IEEE 13节点配电网无功电压优化环境的示例代码，使用Python和OpenAI Gym库：

import gym
from gym import spaces
import numpy as np

class IEEE13Env(gym.Env):
    def __init__(self):
        # 定义动作空间和观察空间
        self.action_space = spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(13,))
        self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(13,))

        # 定义配电网参数
        self.V_nominal = np.array([0.9795, 0.9856, 0.9728, 0.9802, 0.9735, 0.9608, 0.9796, 0.9708, 0.9536, 0.9664, 0.9479, 0.9412, 0.9347])
        self.S_base = 100 # 基准功率

        # 初始化状态
        self.state = np.random.uniform(low=0.95, high=1.05, size=(13,))

    def step(self, action):
        # 执行动作并计算奖励
        self.state += action
        reward = self.calculate_reward()

        # 判断是否终止
        done = False

        # 返回下一个观察值、奖励和终止状态
        return self.state, reward, done, {}

    def reset(self):
        # 重置状态
        self.state = np.random.uniform(low=0.95, high=1.05, size=(13,))
        return self.state

    def calculate_reward(self):
        # 计算奖励函数
        deviation = np.abs(self.state - self.V_nominal)
        penalty = np.sum(deviation**2)
        reward = -penalty
        return reward

这个示例代码实现了一个环境类`IEEE13Env`，其中定义了动作空间和观察空间，并实现了`step`和`reset`方法。在`step`方法中，根据传入的动作更新状态，并计算奖励。`reset`方法用于重置状态。

请注意，这个示例代码仅提供了一个基本的环境框架，您可能需要根据您的具体问题和配电网模型进行适当的修改和扩展。还需要将该环境与强化学习算法（如PPO）结合起来进行训练和优化。