电力系统运行方式计算是辅助调度人员实现电网安全稳定运行的重要理论依据。电网年度运行方式计算通常需要先根据下一年度的电网规划和负荷预测结果,参考历史运行经验初步制定电网典型运行方式,然后利用各类稳定计算得出电网的安全运行边界。目前,实际生产中的运行方式计算工作,仍主要由电网各级调控中心借助电力系统仿真软件(如PSASP、PSD-BPA),依靠大量人力协调完成。随着2017年国家电网新一代特高压交直流仿真平台投运,运行方式计算工作迈上新台阶,整体仿真能力和工作效率显著提升。但近年来,随着国家电网规模不断扩大、交直流混联格局逐步形成以及高比例可再生能源的大规模接入,电网运行形态日趋复杂多变。就单运行方式调整工作而言,一定程度上仍然依赖专家经验。为进一步提高计算程序的自动客观分析处理能力和运行方式计算工作效率,亟需提高运行方式计算工作的自动化程度。潮流收敛调整和关键输电断面功率调整是运行方式计算中任务量最大、重复度最高的内容,自动化完成这两部分工作对提高运行方式计算的自动化程度具有重要意义。本论文首先深入分析并模拟实际工程中的人工调整过程,对潮流收敛调整和关键输电断面功率调整过程进行数学建模,然后提出改进深度强化学习算法并进行调整训练,最后依据训练后的神经网络实现电网潮流的自动收敛调整和关键输电断面功率的快速灵活调整。本论文具体研究内容如下:(1)建立电网潮流自动收敛调整的马尔科夫决策模型。分析实际工程中潮流的收敛调整过程,提出一种考虑网损率的映射策略,将潮流收敛调整过程抽象为一个便于计算机求解和推理的马尔科夫决策过程。(2)提出改进深度Q学习算法,求解内容(1)构造的马尔科夫决策模型,实现潮流自动收敛调整。实际工程中的潮流收敛调整,针对发电机部分通常只调整其起停机状态,即调整变量为离散变量,所以本论文提出基于值函数的改进深度Q学习算法求解内容(1)构造的马尔科夫决策模型,并在IEEE-118节点系统和实际电网系统中得到验证。(3)建立电网关键输电断面功率调整的马尔科夫决策模型。分析实际工程中运行方式计算人员调整电网关键输电断面功率的方法,提出一种融合专家经验的改进映射策略,将输电断面功率调整过程抽象为一个马尔科夫决策过程。(4)提出基于Actor-Critic框架的改进深度强化学习算法,求解内容(3)构造的马尔科夫决策模型,实现关键输电断面功率的快速灵活调整。由于断面传输功率是连续变量,所以本论文提出适用于连续变量调整的改进深度强化学习算法。(5)内容(4)所提算法容易因关键输电断面数量过多或者单个输电断面可调节功率范围过大而导致训练失败。主要原因是训练目标过于复杂,超过神经网络拟合上限。为避免重新设计更复杂的神经网络,本论文进一步提出“分阶段训练”和“优先目标回放”两项改进措施,且分别在IEEE-39节点系统和实际电网系统中得到验证,最后讨论了相关参数的设置对训练效率的影响。