基于改进Dueling-DQN的矿山配电网多目标负荷调度优化研究

李起伟; 吴东; 戴万波

doi:10.13301/j.cnki.ct.2026.07.028

煤炭技术 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (7) : 164 -168. DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2026.07.028

基于改进Dueling-DQN的矿山配电网多目标负荷调度优化研究

李起伟, 吴东, 戴万波

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摘要

本研究提出一种基于改进Dueling-DQN算法的矿山配电网负荷调度解决方案。针对传统方法在故障隔离与负荷转移中的局限性，通过构建包含电压特征、电流特征、开关状态、故障标志的多维状态空间，建立马尔可夫决策过程模型。实验表明：该算法在14 652次训练后实现8 874次满载恢复（成功率60.6%），线路损耗率降低9.8%，单次决策响应时间为0.05 s。相较于经典DQN和Double-DQN，其收敛速度提升40%，损失波动减小35%，验证了强化学习在动态电力调度中的优越性。