黑龙江大学自然科学学报

2020, v.37(04) 499-504

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

一种基于深度强化学习的电力操作票生成方法研究
A research on power operation ticket generation method based on deep reinforcement learning

江海洋;康春雷;胡本然;崔雨;关心;彭加亮;

摘要(Abstract):

针对智能电网调控过程中电力操作票的自动生成相对困难问题,提出了一种基于深度强化学习的操作票智能生成方法。该方法通过对电力系统中的断路器与刀闸组的典型倒闸操作规则建模,利用DQN算法中不断迭代改进对操作票生成的强化学习策略,生成满足约束条件的操作票。算例仿真结果表明,基于深度强化学习的操作票智能生成方法不但能够给出操作票的正确操作顺序,而且提高了电力操作票生成的智能性和灵活性。

关键词(KeyWords): 操作票;深度强化学习;电力系统;人工智能

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 黑龙江省自然科学基金资助项目(F2017027)

作者(Author): 江海洋;康春雷;胡本然;崔雨;关心;彭加亮;

Email:

DOI: 10.13482/j.issn1001-7011.2020.05.007

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享