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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;天津大学
申请日：2024-01-16
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117974185A
主分类号：G06Q30/0201
分类号：G06Q30/0201;G06Q50/06;G06F18/20;G06N3/092;H02J3/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明属于电力系统自动化技术领域，本发明提供了基于物理模型与价值神经网络融合的经济调度决策方法，首先，将电网经济调度的数学模型转换成受限马尔可夫决策过程模型，其次，基于动作空间的映射和松弛原理，将受限马尔可夫决策过程模型无约束马尔可夫决策过程模型，其中，所述无约束马尔可夫决策过程模型采用深度确定性策略梯度算法对深度强化学习智能体进行训练，得到所述电网经济调度的策略神经网络和价值神经网络，最后，以所述价值神经网络最高估值为指导，利用所述策略神经网络输出所述电网经济调度的最优策略，实现所述电网经济调度。本发明能够快速、准确地训练出电网经济调度智能体，生成满足电网安全稳定运行要求的有功调度策略。
主权项：1.一种基于物理模型与价值神经网络融合的经济调度决策方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将电网经济调度的数学模型转换成受限马尔可夫决策过程模型；步骤2：基于动作空间的映射和松弛原理，将受限马尔可夫决策过程模型转换为无约束马尔可夫决策过程模型；步骤3：无约束马尔可夫决策过程模型，采用深度确定性策略梯度算法对深度强化学习智能体进行训练，得到所述电网经济调度的策略神经网络和价值神经网络；步骤4：以所述价值神经网络最高估值为指导，利用所述策略神经网络输出所述电网经济调度的最优策略，实现所述电网经济调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电力科学研究院有限公司;天津大学 基于物理模型与价值神经网络融合的经济调度决策方法
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