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    基于深度強化學習的AGC機組動態優化方法

    823   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-18 20:29:54
    本發明提供了一種基于深度強化學習的AGC機組動態優化方法，本發明引入了強化學習中的深度Q網絡(deep Q network,DQN)算法，通過智能體與環境的不斷交互，根據環境反饋的獎勵值，不斷改進智能體的策略，實現對系統中不確定性變量的學習，避免了對系統中的不確定性變量的建模。本方法能夠根據負荷和風電的預測信息，自適應學習預測帶來的不確定性，使得所給出的結果，即各臺AGC機組的調節量能夠更加吻合電力系統實際有功缺額，有助于系統的頻率穩定，解決大規模新能源并網帶來的隨機擾動問題。
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    聲明：
    “基于深度強化學習的AGC機組動態優化方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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