基于深度迁移强化学习的电网有功无功一体化调度方法

目录

摘要

第1章绪论

1．1课题研究背景及意义

1．2国内外研究现状综述

1．2．1经典优化方法及其在电力系统优化的应用

1．2．3强化学习理论及其在电力系统优化的应用

1．2．2迁移强化学习理论及其在电力系统优化的应用

1．3主要研究内容

2．1引言

2．2深度强化学习方法的一般描述

2．2．1深度强化学习基本原理

2．2．2Q学习方法

2．2．3确定性策略梯度法

2．2．4多智能体深度确定性策略梯度法

2．3深度迁移强化学习方法的一般描述

2．3．1迁移学习基本内容

2．3．2集中式迁移强化学习

2．3．3分散式迁移强化学习

2．3．4电力系统迁移强化学习方法总结

2．4本章小结

第3章单智能体下的有功无功一体化调度模型及应用

3．1引言

3．2有功无功协调优化模型及智能体价值回报函数的设计

3．2．1有功无功协调优化数学模型

3．2．2智能体价值回报函数的设计

3．3网络结构设计和超参数优化

3．4运用DDPG方法解决有功无功一体化调度

3．4．1仿真模型及参数设置

3．4．2模型的训练与应用

3．5运用DDPG迁移方法解决有功无功一体化调度

3．6本章小结

第4章多智能体下的有功无功一体化调度模型

4．1引言

4．2算例介绍

4．3网络结构设计和超参数优化

4．4与传统有功-无功解耦调度模型对比

4．5多智能体迁移强化方法与强化学习算法对比

4．5本章小结

5．1论文研究总结

5．2未来研究展望

参考文献

读硕士学位期间发表的论文及其它成果

声明

致谢