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基于知识融合与深度强化学习的紧急切机决策方法

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本发明公开了一种基于知识融合与深度强化学习的紧急切机决策方法，属于电力系统稳定性控制领域，包括：根据任一故障工况相应的当前紧急切机控制策略，仿真得到第一母线电压和第一发电机功角数据；利用BDQ网络智能体决策出新的紧急切机控制策略；根据新的紧急切机控制策略，仿真得到第二母线电压和第二发电机功角数据，计算相应的奖励；将不同故障工况下的第一母线电压、第一发电机功角数据、新的紧急切机控制策略、第二母线电压、第二发电机功角数据和奖励作为第一样本，并训练BDQ网络智能体，重复上述操作直至训练后BDQ网络智能体决策得到的紧急切机控制策略有效。减少离线紧急切机控制措施制定的时间，提升工作效率，实用性强。

著录项

公开/公告号CN115566665A

专利类型发明专利
公开/公告日2023-01-03

原文格式PDF
申请/专利权人华中科技大学;
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申请/专利号CN202211118542.X
发明设计人姚伟;胡泽;李舟平;石重托;曾令康;文劲宇;
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申请日2022-09-13
分类号H02J3/00;G06N3/0464;G06N3/092;G06F18/214;H02H7/26;
代理机构华中科技大学专利中心;
代理人彭军芬
地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
入库时间 2023-06-19 18:11:21

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2023-01-03

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