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基于多强化学习智能体架构的电网运行方式调节方法
文献摘要：
随着新型电力系统规划与调控中的复杂性、动态性和不确定性持续增大,制定满足多种安全和经济约束的电网运行方式面临诸多挑战.该过程通常需要大量的人工调整和仿真计算,在高维动作空间中搜索满足电网在基态和故障工况下安全和经济要求的可行解.为此,提出一种基于多强化学习智能体架构的方法,将该问题描述为马尔可夫决策过程,通过训练集中式和分布式的强化学习智能体,自动调整不同类型的电网可控资源,从而控制电网传输线路功率,满足多种电网运行安全指标.该方法的有效性在某实际电网模型中得到了验证.
文献关键词：
人工智能;电网调度与控制;深度强化学习;多智能体
中图分类号：
作者姓名：
叶琳;项中明;张静;徐建平;吕勤;尚秀敏;杨靖萍;刁瑞盛
作者机构：
国网浙江省电力有限公司,杭州 310007;国网浙江省电力有限公司金华供电公司,浙江 金华 321000;国电南瑞南京控制系统有限公司,南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]叶琳;项中明;张静;徐建平;吕勤;尚秀敏;杨靖萍;刁瑞盛-.基于多强化学习智能体架构的电网运行方式调节方法)[J].浙江电力,2022(06):1-7
A类：
电网调度与控制
B类：
电网运行方式,调节方法,新型电力系统,电力系统规划,经济约束,仿真计算,高维,动作空间,基态,马尔可夫决策过程,训练集,集中式,自动调整,可控资源,传输线路,运行安全,安全指标,电网模型,深度强化学习,多智能体
AB值：
0.342581
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