本数据集面向顺序极端事件下配电系统关键负荷生存问题，基于7节点测试系统和IEEE 123节点配电系统，构建负荷需求、分布式电源输出（光伏、风电）和线路损伤状态等多维时间序列场景，并结合远程控制开关动作、潮流计算、微电网运行约束和奖励评价，用于训练与评估基于对抗场景生成网络（AS-GAN）增强的分布鲁棒深度强化学习（DR-DRL）拓扑重构策略。该数据集可用于配电网韧性防御、关键负荷保持、极端事件场景生成、强化学习算法训练和模型对比实验。
数据实体文件构成：本数据集包含2个Excel表格文件，分别为Case7_Scenario.xlsx和IEEE123_Scenario.xlsx。其中，Case7_Scenario.xlsx和IEEE123_Scenario.xlsx为配电网拓扑重构仿真场景数据文件，分别对应7节点测试系统和IEEE 123节点配电系统的多维时间序列场景数据。
Case7_Scenario.xlsx为7节点配电系统仿真场景数据文件，包含表头要素说明、load、pv、wp和disruption等5个工作表。其中，load表记录24个时段的负荷用电量数据，字段命名为load_t01至load_t24，单位为kWh；pv表记录24个时段的光伏发电量数据，字段命名为pv_t01至pv_t24，单位为kWh；wp表记录风电出力相关数据，字段命名为wp_t01至wp_t25，其中主要字段表示风电发电量或归一化风电出力；disruption表记录扰动/中断状态数据，字段命名为disruption_t01_e01至disruption_t24_e05，共覆盖24个时段、每个时段5个扰动元素，数值为0或1，0表示正常或未中断，1表示发生扰动或中断。各数据表第1行为字段名称，第2行为单位或物理含义说明，第3行开始为原始数值数据，每一行表示一个仿真场景或样本。
IEEE123_Scenario.xlsx为IEEE 123节点配电系统仿真场景数据文件，包含表头要素说明、load、pv、wp和disruption等5个工作表。其中，load表记录24个时段的负荷用电量数据，字段命名为load_t01至load_t24，单位为kWh；pv表记录6组光伏资源单元在24个时段内的发电量数据，字段命名为pv_01_t01至pv_06_t24，单位为kWh；wp表记录6组风电资源单元在24个时段内的发电量数据，字段命名为wp_01_t01至wp_06_t24，单位为kWh；disruption表记录扰动/中断状态数据，字段命名为disruption_t01_e01至disruption_t24_e05，共覆盖24个时段、每个时段5个扰动元素，数值为0或1。上述场景数据可用于配电网拓扑重构、关键负荷生存分析、极端事件扰动场景生成、强化学习训练及模型性能对比评估。
本数据集为完全仿真生成数据，不源自特定文献、实测或第三方下载。系统文件包括Case7_Data.xlsx和IEEE123_Data.xlsx；场景文件包括Case7_Scenario.xlsx和IEEE123_Scenario.xlsx，包含load、pv、wp和disruption等时间序列表。代码按场景ID和时间步读取负荷、光伏、风电和线路损伤状态，并在Pandapower电力网络环境中仿真。
基于Python、PyTorch、Gymnasium和Pandapower构建强化学习仿真环境，读取系统与场景Excel文件后，将每个场景组织为包含负荷、光伏、风电和脆弱线路状态的多维时间序列；通过远程控制开关动作更新配电网拓扑，执行潮流计算，并根据关键负荷是否与分布式电源连通、非法开关动作、电压越限、线路损耗和功率不平衡等指标计算奖励；采用DQN或PPO训练拓扑重构策略，并通过TTN增强的AS-GAN生成对抗场景，迭代加入训练集以提升策略鲁棒性；Julia/JuMP/Gurobi代码用于确定性优化和两阶段随机优化对比。
数据表结构清晰，系统数据与场景数据分离；场景按统一时间步组织，每个场景覆盖24小时；训练、样本内测试和样本外测试可由代码中的场景索引划分；仿真过程中通过潮流收敛、开关动作合法性、关键负荷连通性、奖励值、存活率、均值和标准差等指标进行评估。需要注意的是，该数据集为仿真生成数据，不是实际灾害、实际停电或真实地理观测数据，不能直接代表具体地区的真实电网运行状态。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022ZD0120000 | 博弈智能场景应用 |
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CSTR:11738.11.ncdc.db7489.2026
10.12072/ncdc.db7489.2026
