[发明专利]一种电力系统深度强化学习紧急控制策略提取方法在审
| 申请号： | 202111188349.9 | 申请日： | 2021-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN114004282A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 张俊;高天露;戴宇欣;张科;许沛东;陈思远 | 申请（专利权）人： | 武汉大学;国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种电力系统深度强化学习紧急控制策略提取方法。通过引入电力系统节点模型多个历史时刻的特征数据构建观测数据；进一步构建深度Q学习网络模型，并采用随机梯度下降优化算法进行优化训练得到电力系统紧急控制深度强化学习模型；基于已训练完成的深度Q学习网络模型，在特定的故障场景下，生成数据集；并在此数据及上训练基于信息增益比的加权倾斜决策树模型，以完成策略提取；设定策略保真度指标、策略实际控制性能指标、模型复杂度指标，以评估不同超参数下的模型性能，从而根据实际需求选出最优模型，以用于电力系统紧急控制领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电力系统 深度 强化 学习 紧急 控制 策略 提取 方法 | ||
【主权项】：
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