[发明专利]基于专家系统与深度逆向强化学习的电网紧急控制方法有效
| 申请号： | 202010050934.1 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111179121B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 李嘉文;余涛 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于专家系统与深度逆向强化学习的电网紧急控制方法，包括步骤：1)构建专家知识库；2)采用深度卷积神经网络来作为回报函数的基底，构建电力紧急调度的回报函数，初始化深度逆向强化学习算法参数后，以专家知识库中专家演示的正确的控制方式的状态序列轨迹为样本，通过深度逆向强化学习与优化方案计算出回报函数中的权值，得出一个经过优化的回报函数，从而得出一个可模仿专家知识库中专家操作的基于深度逆向强化学习的紧急控制策略；3)将在线样本中的状态量输入训练好的深度逆向强化学习算法，根据当前的状态及训练好的结果，深度逆向强化学习算法按照回报函数给出适用于当前的最优的紧急控制策略。本发明更具备灵活性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 专家系统 深度 逆向 强化 学习 电网 紧急 控制 方法 | ||
【主权项】：
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