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基于生成式多对抗强化学习的高比例新能源电网日内优化调度
1
作者
杨楠
宋旭日
+3 位作者
董亮
黄宇鹏
张喆钧
魏旖晨
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第11期43-51,共9页
随着新能源占比不断提高,源荷双侧的强随机性增加了电网安全运行风险,强化学习调度算法在应对系统状态转移不确定性的学习能力仍有局限,前瞻性决策能力有待加强。为此,提出基于生成式多对抗强化学习的高比例新能源电网日内优化调度方法...
随着新能源占比不断提高,源荷双侧的强随机性增加了电网安全运行风险,强化学习调度算法在应对系统状态转移不确定性的学习能力仍有局限,前瞻性决策能力有待加强。为此,提出基于生成式多对抗强化学习的高比例新能源电网日内优化调度方法。构建生成式对抗网络作为强化学习目标网络,学习电网未来运行态势的奖励反馈分布经验,从而实现对调度周期内运行趋势的预测,保证了调度决策的最优性。在训练中采用混合经验交叉驱动机制,将经验按调度效果评估并按比例进行提取,缩短了训练时长。在SG-126节点电网调度仿真模拟器上对提出的方法进行测试,计算结果验证了该方法的有效性和稳定性。
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关键词
生成式多对抗网络
深度强化学习
电网优化调度
深度确定性策略梯度
混合经验交叉驱动机制
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职称材料
题名
基于生成式多对抗强化学习的高比例新能源电网日内优化调度
1
作者
杨楠
宋旭日
董亮
黄宇鹏
张喆钧
魏旖晨
机构
中国电力科学研究院有限公司
北京邮电大学人工智能学院
出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第11期43-51,共9页
基金
国家电网有限公司科技项目(5108-202355440A-3-2-ZN)。
文摘
随着新能源占比不断提高,源荷双侧的强随机性增加了电网安全运行风险,强化学习调度算法在应对系统状态转移不确定性的学习能力仍有局限,前瞻性决策能力有待加强。为此,提出基于生成式多对抗强化学习的高比例新能源电网日内优化调度方法。构建生成式对抗网络作为强化学习目标网络,学习电网未来运行态势的奖励反馈分布经验,从而实现对调度周期内运行趋势的预测,保证了调度决策的最优性。在训练中采用混合经验交叉驱动机制,将经验按调度效果评估并按比例进行提取,缩短了训练时长。在SG-126节点电网调度仿真模拟器上对提出的方法进行测试,计算结果验证了该方法的有效性和稳定性。
关键词
生成式多对抗网络
深度强化学习
电网优化调度
深度确定性策略梯度
混合经验交叉驱动机制
Keywords
generative multi-adversarial network
deep reinforcement learning
power grid optimal scheduling
deep deterministic policy gradient
mixed experience crossover-driving mechanism
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于生成式多对抗强化学习的高比例新能源电网日内优化调度
杨楠
宋旭日
董亮
黄宇鹏
张喆钧
魏旖晨
《电力自动化设备》
北大核心
2025
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