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专利信息

一种基于图强化学习的电网日内调峰方法及系统【异议或纠错】

档案编号： CQ-081-6871-8301
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第H02J3/00;H02J3/46;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06F18/20;G06N3/042;G06N3/092类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了基于图强化学习的电网日内调峰方法及系统,方法包括：依据输电网内部资源,设定输电网日内调峰调度目标；通过图强化学习提取电网拓扑特征,通过深度确定性策略梯度构建电网日内调峰模型；采用图强化学习对所述电网日内调峰模型进行求解,所述求解包括基于图注意力网络进行电网特征提取、构建基于马尔科夫理论的决策模型进行求解。本发明充分考虑输电网负荷侧资源,通过协同调度输电网中的发电机组和负荷侧资源实现输电网的日内调峰。利用图强化学习方法,融合图注意力网络和深度确定性梯度方法对模型进行求解,使得模型求解达到秒级,实现对输电网日内调峰的时间要求。
附件下载：  (原始资料备查)

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