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基于双层多智能体强化学习的微网群分布式有功无功协调优化调度
文献摘要：
为实现微网群的分布式有功无功协调优化调度,提高系统供电可靠性并降低运行成本,该文提出一种双层多智能体强化学习方法训练智能体与环境交互,学习到最优调度策略.该方法不依赖精确的微网群网络模型,而且两层多智能体强化学习算法分别对应训练连续和离散动作智能体组,以适应子微网内同时存在连续、离散动作设备需要控制的问题.此外,考虑到微网群拓扑变化后造成优化任务改变,已有智能体组不适用的情况,给出知识迁移的适用条件,进而采取知识迁移的方法,将已有智能体的经验用于训练新智能体组,避免了从头初始化训练,减少了所需的计算和时间成本.数值实验结果表明,所提方法在微网群的分布式有功无功协调优化调度上具备有效性.
文献关键词：
多智能体;微网群;有功无功协同优化;深度强化学习;多智能体深度强化学习
中图分类号：
作者姓名：
巨云涛;陈希
作者机构：
中国农业大学信息与电气工程学院,北京市海淀区 100083
文献出处：
引用格式：
[1]巨云涛;陈希-.基于双层多智能体强化学习的微网群分布式有功无功协调优化调度)[J].中国电机工程学报,2022(23):8534-8547,中插11
A类：
有功无功协同优化
B类：
微网群,有功无功协调,协调优化,优化调度,供电可靠性,低运行成本,强化学习方法,方法训练,最优调度,调度策略,不依,两层,多智能体强化学习算法,网内,拓扑变化,知识迁移,适用条件,从头,初始化,时间成本,数值实验,备有,多智能体深度强化学习
AB值：
0.225137
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