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基于多步回溯Q(λ)学习的电网多目标最优碳流算法
  • ISSN号：1000-1026
  • 期刊名称：电力系统自动化
  • 时间：2014.9.10
  • 页码：118-123
  • 分类：TM744[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构：华南理工大学电力学院
  • 相关基金：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228205);国家自然科学基金资助项目(51177051);中国南方电网规划研究项目~~
  • 相关项目：智能发电控制的混合均衡态及其多智能体随机均衡对策理论
作者： 张孝顺|余涛|
关键词： Q(λ)学习, 最优碳流, 多目标优化, 强化学习
中文摘要：

为弥补传统最优潮流计算中缺少对电力网络的碳排放优化控制,文中利用基于潮流计算结果的碳流模型,提出了一种基于半马尔可夫决策过程的Q(λ)学习算法,把潮流问题中的约束、可控变量转换成算法的状态和动作,并以线性加权方式把碳流损耗、网损和电压稳定分量转化为奖励函数,通过不断试错与迭代来动态寻找最优动作策略。将该算法在IEEE 57节点标准算例中进行了验证,取得了良好效果,为解决电网多目标最优碳流问题提供了一种可行、有效的方法。

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期刊信息
  • 《电力系统自动化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国电自动化研究院
  • 主编：薛禹胜
  • 地址：南京市江宁区诚信大道19号
  • 邮编：211106
  • 邮箱：aeps@nari-china.com
  • 电话：025-81093050 81093045
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1026
  • 国内统一刊号：ISSN：32-1180/TP
  • 邮发代号:28-40
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获首届“国家期刊奖”,1998年获“华东地区最佳期刊”称号,连继三届江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:73920