基于强化学习的变电站设备自适应维护策略

本文针对变电站运维成本高企问题,分析了变电站设备的自适应维护策略。系统收集了变电站设备的故障和异常信息,运用Q-learning算法进行迭代学习,使其能够自动化响应并运行相关动作。制定自适应维护策略,并设置奖励曲线鼓励算法,优化其运维方法。结果显示,系统能够稳定形成应对不同状态的最佳动作,其奖励曲线较稳定,大部分奖励集中,少量极值较高,转换矩阵表明在状态转换中,系统多倾向于对异常和故障状态进行维护,对正常状态的操作较少,基本符合运维的正常工作要求。这一结果表明,本文构建的智能维护系统能够有效提高变电站设备的运维管理效率,并降低风险,可为未来优化算法、改进自适应维护系统提供指导。