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申请/专利权人：湖南第一师范学院
摘要：本发明公开了一种融合专家知识与强化学习技术的互联微电网能量调度方法，属于智能电网领域领域，包括如下步骤：S1、建立互联微电网强化学习环境，引入优化策略模型；S2、分层优化设计；S3、强化学习策略的迭代优化；S4、模型应用与性能评估。本发明提出的融合专家知识与强化学习技术的互联微电网能量调度方法，缩短了强化学习的训练时间，增强了策略的鲁棒性和稳定性，而且通过优化能量调度策略，进一步降低了互联微电网的运行成本，为实现大规模互联微电网的高效、经济、安全运行提供了关键技术支撑。
主权项：1.一种融合专家知识与强化学习技术的互联微电网能量调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立互联微电网强化学习环境，引入策略优化大模块；S2、对策略优化大模块根据互联微电网能量调度问题作分层优化设计；S3、强化学习策略的迭代优化；S4、模型应用与性能评估；建立的互联微电网强化学习环境包括有微电网群落和策略优化大模块，所述微电网群落可将实时状态输入至策略优化大模块以及接收来自策略优化大模块的实时优化调度策略；策略优化大模块针对互联微电网能量调度问题作分层优化设计，分别包括：上层模块包括知识驱动模块和强化学习算法模块，针对设备启停作优化处理；下层模块由约束条件模块和优化目标模块组成，针对功率安全分配作优化处理；所述上层模块得到的启停动作输入到下层模块，下层模块设计最优功率分配算法，得到安全功率动作；同时在下层模块中，计算与强化学习相关的运行成本奖励和安全性惩罚，反馈至上层强化学习算法；上层模块的启停动作和下层模块的奖励互相作用调上层模块的启停动作和下层模块的奖励互相作用调整，从而持续优化设备启停的强化学习策略；所述步骤S4建立根据S2和S3训练和优化得到能量调度模型，将能量调度模型应用于实际互联微电网中，监测系统的运行状态，收集实际运行数据，评估调度策略的有效性和经济性。
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百度查询： 湖南第一师范学院 一种融合专家知识与强化学习技术的互联微电网能量调度方法
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