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申请/专利权人:浙江大学
摘要:本发明公开了一种基于Transformer‑RNN模型的电压调控方法、电子设备、介质,所述方法具体为:通过并行的多智能体利用预先训练好的变换器‑RNN模型处理多智能体观测值,所述多智能体观测值包括电网中每个节点上的电压、有功功率、无功功率,得到电压调控策略;其中,Transformer‑RNN模型的训练过程为:定义多智能体优化目标函数,将多智能体优化目标函数分解为每一智能体优化目标函数,基于每一智能体优化目标函数采用自注意力机制训练Transformer模型;根据训练好的Transformer模型获取奖励函数,基于奖励函数通过RNN模型推断每一智能体的动作。本发明方法能够在智能电网复杂环境下实现了更高的协同决策性能。
主权项:1.一种基于Transformer-RNN模型的电压调控方法,其特征在于,所述方法具体为:通过并行的多智能体利用预先训练好的变换器-RNN模型处理多智能体观测值,所述多智能体观测值包括电网中每个节点上的电压、有功功率、无功功率,得到电压调控策略;其中,Transformer-RNN模型的训练过程为:定义多智能体优化目标函数,将多智能体优化目标函数分解为每一智能体优化目标函数,基于每一智能体优化目标函数采用自注意力机制训练Transformer模型;根据训练好的Transformer模型获取奖励函数,基于奖励函数通过RNN模型推断每一智能体的动作。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 浙江大学 一种基于Transformer-RNN模型的电压调控方法、电子设备、介质
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