本發(fā)明提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新能源電力系統(tǒng)彈性優(yōu)化方法,能夠大幅減少了在調(diào)度過程中產(chǎn)生的人力成本,也避免了人工溝通的延時(shí)性帶來的影響。本發(fā)明引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可通過試錯(cuò)和探索在高度動(dòng)態(tài)的隨機(jī)環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí),互動(dòng)情境使其具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力,更適合用于解決具有復(fù)雜非線性和不確定性的新能源電力系統(tǒng)有功功率調(diào)度問題。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)兼具強(qiáng)化學(xué)習(xí)的決策能力和深度學(xué)習(xí)的計(jì)算能力,在新能源電力系統(tǒng)中的應(yīng)用必將改變傳統(tǒng)的能源利用模式,使系統(tǒng)更加智能化。
聲明:
“基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新能源電力系統(tǒng)彈性優(yōu)化方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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