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

时间: 2024-04-11 10:27:00 浏览: 15
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: ```python 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。

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