【摘 要】
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为解决现有输电网规划方法在多场景情况下存在的灵活性不足的问题,同时进一步提高规划方法的运算效率,文章提出一种基于深度强化学习的输电网规划方法。首先,通过聚类方法,以系统信息熵最小为目标,生成用于规划的电网典型场景,并建立适用于多场景的输电网灵活规划模型。其次,综合运用深度强化学习方法及Actor-Critic方法,提出适用于输电网规划的改进指针网络模型,并采用改进指针网络与Actor-Critic结合的方法(revised pointer network with Actor-Critic,RPNAC)对
【机 构】
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国网山东省电力公司威海供电公司,华北电力大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技项目(52061318006P)。
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为解决现有输电网规划方法在多场景情况下存在的灵活性不足的问题,同时进一步提高规划方法的运算效率,文章提出一种基于深度强化学习的输电网规划方法。首先,通过聚类方法,以系统信息熵最小为目标,生成用于规划的电网典型场景,并建立适用于多场景的输电网灵活规划模型。其次,综合运用深度强化学习方法及Actor-Critic方法,提出适用于输电网规划的改进指针网络模型,并采用改进指针网络与Actor-Critic结合的方法(revised pointer network with Actor-Critic,RPNAC)对
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