基于强化学习的电力系统应急物资仓储控制算法

摘要：

在人工智能飞速发展的启发下,智能库存控制和调度系统被认为是电力系统稳定性的一个有效的解决方案.提出了一种"端到端"强化学习方法,用于联合优化库存控制和应急电源交付策略,以平衡维护成本和电力系统稳定性.所提出算法为"端到端"算法,算法不预测需求,直接做出库存控制和调度决策;所提出的算法为"在线"算法,即库存控制和调度决策仅依赖于对过去事件的观察;所提出的算法也是"无模型"算法,即算法不依赖于任何假定的不确定事件随机模型.通过利用真实数据进行数值模拟,表明所提出的"端到端"强化算法平均比有代表性的基准算法在性能上高出138.5％.

关键词：仓储系统;调度系统;电力系统;强化学习;人工智能

所属期刊栏目：48

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：贵州电网有限责任公司贵阳供电局科技项目060100KK52180061

在线出版日期：2021-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：173-178