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摘要：本申请属于电网技术领域，更具体地说，涉及基于深度强化学习的虚拟电厂发电计划制定与经济调度方法，本发明分为离线训练和在线执行两个阶段；在离线训练中，通过ε‑贪婪算法平衡探索与利用，结合经验回放机制和目标网络提高数据利用效率和稳定性。同时，目标网络的引入降低了训练过程中的偏差，增强了训练的稳定性。在在线执行阶段，通过将深度神经网络转换为混合整数规划MIP模型，实现了对约束条件的严格执行。具体实施中，利用商业MIP求解器，得到最优动作，从而确保调度策略在实际执行中更加准确和合理。该方法在解决电力系统调度问题中具有重要的应用前景，能够有效应对复杂约束条件下的调度需求，提高了系统的稳定性和运行效率。
主权项：1.基于深度强化学习的虚拟电厂发电计划制定与经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：基于虚拟电厂的运行功率角度出发，构建满足虚拟电厂实际运行中的约束条件；对于虚拟电厂，在约束条件下以虚拟电厂参与电力市场所在整个时间跨度T内运行成本最小化为追求目标构建目标函数；将虚拟电厂的实时调度问题表述为马尔科夫决策过程，定义状态空间、动作空间、状态转移概率函数、奖励函数以及折扣因子；基于DQN算法对真实回报函数进行拟合，学习在不同状态下采取的不同动作策略预计产生的回报；将所述DQN算法与混合整数规划相结合构成强化学习网络，基于强化学习网络中训练好的网络参数进行混合整数规划，得到最佳的行动策略；其中所述DQN算法与混合整数规划结合的方法为将DQN算法的深层神经网络DNN表述为混合整数线性公式。
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百度查询： 广州嘉缘电力科技有限公司 基于深度强化学习的虚拟电厂发电计划制定与经济调度方法
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