本發明提出了一種基于深度強化學習的新能源電力系統彈性優化方法,能夠大幅減少了在調度過程中產生的人力成本,也避免了人工溝通的延時性帶來的影響。本發明引入神經網絡的深度強化學習可通過試錯和探索在高度動態的隨機環境中進行學習,互動情境使其具有較強的學習能力和適應能力,更適合用于解決具有復雜非線性和不確定性的新能源電力系統有功功率調度問題。深度強化學習兼具強化學習的決策能力和深度學習的計算能力,在新能源電力系統中的應用必將改變傳統的能源利用模式,使系統更加智能化。
聲明:
“基于深度強化學習的新能源電力系統彈性優化方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)