基于具有动作自寻优能力的深度强化学习的智能发电控制

被引：12

作者：

席磊

陈建峰

黄悦华

薛田良

张涛

张赟宁

机构：

[1] 三峡大学电气与新能源学院

来源：

中国科学:信息科学 | 2018年 / 48卷 / 10期

关键词：

深度强化学习; 多智能体; 智能发电控制; 动作自寻优; 碳排放;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM732 [电力系统的运行];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080802 ;

摘要：

新能源以及分布式能源大规模并网所带来的随机扰动问题,影响电网安全和经济运行.本文提出一种具有动作自寻优能力的多智能体深度强化学习算法,即DDRQN-AD算法.所提算法可有效获取电网最优协调控制,从而解决传统集中式自动发电控制难以解决的新能源以及分布式能源大规模并网所带来的强随机扰动,使新能源得到最大限度的开发利用.通过对两区域微电网负荷频率控制电力系统模型以及广东电网模型进行仿真,结果显示DDRQN-AD与已有的多种智能算法相比,具有更强的鲁棒性及学习能力,可减少碳排放,提高新能源利用率.

引用

页码：1430 / 1449

页数：20

共 14 条

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