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一种基于强化学习的电网紧急辅助切负荷决策方法及装置

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本申请涉及一种基于强化学习的电网紧急辅助切负荷决策方法及装置，包括步骤：根据环境因素对切负荷代价的影响建立切负荷辅助决策模型以定义最小切负荷代价的约束条件；基于强化学习算法对所述切负荷辅助决策模型中的参数进行优化，以使所述切负荷辅助决策模型在待切负荷节点存在重要负荷供电馈线时可根据当前环境因素自适应地输出切负荷策略以满足最小切负荷代价的约束条件。本发明在切负荷控制策略中考虑到环境因素的影响和存在少量重要负荷不能切除或无法切除等情况，能够在满足切除要求的可控负荷节点中自适应地决策出当前状态下切负荷代价最小的方案。

著录项

公开/公告号CN113312839B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-06

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;
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申请/专利号CN202110571292.4
发明设计人廖思阳;陈怡琳;徐箭;
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申请日2021-05-25
分类号G06F30/27;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F111/04;G06F113/04;
代理机构
代理人
地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山
入库时间 2022-08-23 13:35:56

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法律状态
2022-05-06

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发明专利权授予

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