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基于学习优化的智能电网能量管理研究综述
文献摘要：
受近年来人工智能浪潮的积极影响,基于学习优化的智能电网能量管理研究不断涌现,并被视为一个富有前景的研究方向.现有学习优化方法的设计思路大相径庭,了解这些思路的优势和局限性对掌握该交叉领域动态和推动其长足发展至关重要.鉴于此,总结3种主要的学习优化类型:学习最优解、学习热启动、学习约束,分析不同学习优化类型的设计思路和优点,基于现有工作的缺憾进一步提出5大挑战,并提供一些潜在的解决方案,以期为该交叉领域的研究者提供更全面的信息和新的视角.
文献关键词：
学习优化;深度学习;神经网络;人工智能;能量管理
中图分类号：
作者姓名：
郭方洪;徐博文;张文安;邓瑞龙
作者机构：
浙江工业大学信息工程学院,杭州310023;浙江大学控制科学与工程学院,杭州310027
文献出处：
引用格式：
[1]郭方洪;徐博文;张文安;邓瑞龙-.基于学习优化的智能电网能量管理研究综述)[J].控制与决策,2022(05):1089-1101
A类：
B类：
学习优化,智能电网,能量管理,大相径庭,交叉领域,长足发展,最优解,学习热,热启动,学习约束,缺憾
AB值：
0.288313
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