基于主动性人在回路强化学习的电网拓扑控制方法和系统

摘要

基于主动性人在回路强化学习的电网拓扑控制方法，首先，将电网数据的节点特征进行对齐从而构建可训练的同构图数据，并采用图卷积神经网络来聚合提取图表示特征。然后，在强化学习的行动器‑评判器网络架构基础上加入动作询问器和自适应状态选择器以实现主动性人在回路框架：利用动作扩展器赋予智能体可主动询问人类专家的动作；使用自适应状态选择器筛选过滤训练过程中的不稳定电网状态，提高这些电网状态的专家询问需求概率，并起到对动作扩展器的补充增强作用。最后，智能体能通过该框架来主动寻求人类专家的干涉，利用专家拓扑控制动作加快其学习效率并保持较低的人类专家依赖性。本发明还包括基于主动性人在回路强化学习的电网拓扑控制方法的系统。