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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明属于电力领域，具体是一种基于深度强化学习的含碳捕集多源电力系统调度方法。包括S1：初始化强化学习训练参数；S2：智能体获取当前电力系统负荷需求得到环境状态，通过观测环境状态给出调度动作；S3：计算调度动作所获得的奖励函数值；S4：收集样本存入经验池；S5：重复步骤S2‑S4，直至经验池有N条经验；S6：取出N条经验，更新Critic网络参数以及Actor网络参数，并清空经验池；S7：重复步骤S2‑S6，当训练回合达到最大训练回合数，训练结束，保存网络参数；S8：在线应用已经训练好的Actor网络参数。
主权项：1.一种基于深度强化学习的含碳捕集多源电力系统调度方法，其特征在于，包括：S1：初始化训练参数，包括设定每回合更新经验条数N、每回合训练次数T以及最大迭代次数，初始化神经网络经验池；初始化电力系统工作状态，各类电源的出力以及当前时刻电负荷；S2：智能体获取当前电力系统负荷需求得到环境状态，通过观测环境状态给出调度动作；S3：计算调度动作所获得的奖励函数值；S4：收集样本存入经验池；S5：重复步骤S2-S4，直至经验池有N条经验；S6：取出N条经验，更新Critic网络参数以及Actor网络参数，并清空经验池；S7：重复步骤S2-S6，当训练回合达到最大训练回合数，训练结束，保存网络参数；S8：在线应用已经训练好的Actor网络参数，获取当前时刻的环境状态输入至Actor网络，根据最优策略输出调度动作，计算奖励函数值，并转移至下一环境状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种基于深度强化学习的含碳捕集多源电力系统调度方法
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