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基于纳什均衡迁移学习的碳–能复合流自律优化
被引量：
6
1
作者
陈艺璇
张孝顺
余涛
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期668-681,共14页
提出了一种全新的纳什均衡迁移学习算法,并应用于求解大规模电力系统分散式碳–能复合流自律优化.首次引入碳排放责任分摊机制,避免了碳排放责任的重复计算.将大规模电网分解成若干小型区域电网,每个小型区域电网被定义为一个智能体,通...
提出了一种全新的纳什均衡迁移学习算法,并应用于求解大规模电力系统分散式碳–能复合流自律优化.首次引入碳排放责任分摊机制,避免了碳排放责任的重复计算.将大规模电网分解成若干小型区域电网,每个小型区域电网被定义为一个智能体,通过纳什博弈实现分散式自律优化.智能体利用记忆矩阵对寻优知识进行存储,并通过多个个体与环境的反复交互实现记忆更新;采用状态–动作链对记忆矩阵进行降维,有效避免了"维数灾难".此外,基于相似度的迁移学习可以对历史任务知识进行高效提炼,提高了新任务寻优效率.IEEE 57和300节点系统仿真表明:所提算法非常适合求解大规模电网的碳–能复合流自律优化,在保证纳什均衡解质量的同时,明显加快寻优速度.
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关键词
纳什均衡解
碳
排放责任分摊
分散自律
最优碳–能复合流
迁移学习
强化学习
电力系统
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职称材料
题名
基于纳什均衡迁移学习的碳–能复合流自律优化
被引量：
6
1
作者
陈艺璇
张孝顺
余涛
机构
华南理工大学电力学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期668-681,共14页
基金
国家重点基础研究发展计划项目("973"计划)(2013CB228205)
国家自然科学基金项目(51777078)资助~~
文摘
提出了一种全新的纳什均衡迁移学习算法,并应用于求解大规模电力系统分散式碳–能复合流自律优化.首次引入碳排放责任分摊机制,避免了碳排放责任的重复计算.将大规模电网分解成若干小型区域电网,每个小型区域电网被定义为一个智能体,通过纳什博弈实现分散式自律优化.智能体利用记忆矩阵对寻优知识进行存储,并通过多个个体与环境的反复交互实现记忆更新;采用状态–动作链对记忆矩阵进行降维,有效避免了"维数灾难".此外,基于相似度的迁移学习可以对历史任务知识进行高效提炼,提高了新任务寻优效率.IEEE 57和300节点系统仿真表明:所提算法非常适合求解大规模电网的碳–能复合流自律优化,在保证纳什均衡解质量的同时,明显加快寻优速度.
关键词
纳什均衡解
碳
排放责任分摊
分散自律
最优碳–能复合流
迁移学习
强化学习
电力系统
Keywords
Nash equilibrium solution
shared responsibility of carbon emission
decentralized self-organization
optimal carbon-energy combined-flow
transfer learning
reinforcement learning
power system
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于纳什均衡迁移学习的碳–能复合流自律优化
陈艺璇
张孝顺
余涛
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
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