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摘要:基于改进深度强化学习算法的变电站运行优化方法及系统,该方法先基于变电站内设备的运行状态信息构建以成本最小为目标的变电站运行优化模型,再采用改进的深度强化学习算法,将变电站运行优化模型建模为马尔科夫模型,以变电站内的设备作为智能体,设置各智能体的观察空间函数和动作空间函数,采用完全分布式的训练方法训练各智能体,然后基于训练完成后的各智能体确定变电站运行优化方案。本发明不仅减少了通信压力,而且能更好的保护各智能体的信息隐私性,对通信故障也具有较好地鲁棒性。
主权项:1.一种基于改进深度强化学习算法的变电站运行优化方法,其特征在于:所述方法包括:基于变电站内设备的运行状态信息构建以成本最小为目标的变电站运行优化模型;采用改进的深度强化学习算法求解变电站运行优化模型,得到变电站运行优化方案,具体包括:S1、将变电站运行优化模型建模为马尔科夫模型;以变电站内的设备作为智能体,设置各智能体的观察空间函数和动作空间函数;S2、采用完全分布式的训练方法训练各智能体;S3、基于训练完成后的各智能体确定变电站运行优化方案。
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