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分布式强化学习在经济调度问题中的应用
被引量：
2
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作者
陈晓玉
周佳玲
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第3期480-485,共6页
研究了智能电网中电力成本函数未知的多区域动态经济调度问题。该问题的目标是配置每个区域在每个时刻的最优发电和购电量,以最小化多个区域的电力成本之和。为了解决电力成本函数未知的多区域动态经济调度问题,提出了基于Q学习的分布...
研究了智能电网中电力成本函数未知的多区域动态经济调度问题。该问题的目标是配置每个区域在每个时刻的最优发电和购电量,以最小化多个区域的电力成本之和。为了解决电力成本函数未知的多区域动态经济调度问题,提出了基于Q学习的分布式强化学习算法。在分布式强化学习算法中,区域之间基于信息交互,协同寻找满足供需平衡的电力分配,同时每个区域建立局部Q函数寻找最优电力组合。数值仿真验证了算法的有效性。
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关键词
分布式强化学习
智能电网
动态经济调度问题
一致性协议
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职称材料
题名
分布式强化学习在经济调度问题中的应用
被引量：
2
1
作者
陈晓玉
周佳玲
机构
辽宁工程技术大学理学院
南京理工大学自动化学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022年第3期480-485,共6页
基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(62003167)
江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK20180459)。
文摘
研究了智能电网中电力成本函数未知的多区域动态经济调度问题。该问题的目标是配置每个区域在每个时刻的最优发电和购电量,以最小化多个区域的电力成本之和。为了解决电力成本函数未知的多区域动态经济调度问题,提出了基于Q学习的分布式强化学习算法。在分布式强化学习算法中,区域之间基于信息交互,协同寻找满足供需平衡的电力分配,同时每个区域建立局部Q函数寻找最优电力组合。数值仿真验证了算法的有效性。
关键词
分布式强化学习
智能电网
动态经济调度问题
一致性协议
Keywords
Distributed reinforcement learning
smart grid
dynamic economic dispatch problem
consistency protocol
分类号
O29 [理学—应用数学]
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作者
出处
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1
分布式强化学习在经济调度问题中的应用
陈晓玉
周佳玲
《控制工程》
CSCD
北大核心
2022
2
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