[发明专利]基于积分式强化学习的自适应最优AGC控制方法在审
| 申请号： | 202110420781.X | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN113346552A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 许懿;欧睿;胡润滋;蒙永苹;张明媚;杨渝璐;周宇晴;熊伟;廖新颖;李德智;甘潼临;刘伟;许洁;李光杰;李郅浩 | 申请（专利权）人： | 国网重庆市电力公司;重庆大学 |
| 主分类号： | H02J3/46 | 分类号： | H02J3/46;H02J3/24 |
| 代理公司： | 重庆缙云专利代理事务所(特殊普通合伙) 50237 | 代理人： | 王翔 |
| 地址： | 400014 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开基于积分式强化学习的自适应最优AGC控制方法，步骤为：1)建立单区域电力系统频率响应模型，并计算出电力系统状态空间矩阵；2)基于强化学习中的策略迭代算法，建立评判者‑执行者神经网络；所述评判者‑执行者神经网络包括评判者网络和执行者网络；3)将电力系统状态空间矩阵输入到评判者‑执行者神经网络中，解算得到最优控制策略。本发明使用积分强化学习策略进行最优代价函数的学习，使得学习过程可以在系统动态模型未知的情况下进行，并且从弱化持续激励条件的角度来提升学习的速度和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 积分 强化 学习 自适应 最优 agc 控制 方法 | ||
【主权项】：
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