10.16081/j.issn.1006-6047.2018.05.002
基于深度Q学习的强鲁棒性智能发电控制器设计
在现代互联大电网背景下,研究了多区域强鲁棒性的智能发电控制策略.在Q学习的架构下,将深度神经网络的预测机制作为强化学习的动作选择机制,提出了一种具有强鲁棒性的深度Q学习算法,设计了基于该算法的智能发电控制器.针对智能电网下的智能发电控制问题,在多智能体系统的框架下采用所提深度Q学习算法进行控制,并与传统的PID、Q学习和Q(λ)算法进行对比.在IEEE标准2区域和以南方电网4区域为背景的仿真模型(采用了23 328种不同模型参数)中进行数值仿真,仿真结果验证了所提深度Q学习算法的可行性和有效性,也验证了所设计控制器的强鲁棒性.
深度Q学习、智能发电控制、强鲁棒性、深度神经网络、多智能体系统
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TM761+.2(输配电工程、电力网及电力系统)
国家重点基础研究发展计划973计划项目2013CB228205;国家自然科学基金资助项目51477055
2018-08-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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