【摘 要】
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为充分挖掘供给侧发电机和需求侧柔性负荷的联合优化调度空间,实现分布式自律计算与集中协调的互动框架,满足供需互动快速决策的需求,最大化系统的整体效益,搭建了基于Stacke
【机 构】
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华南理工大学电力学院; 广东省绿色能源重点实验室;
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228205);国家自然科学基金项目(51477055,51777078)~~
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为充分挖掘供给侧发电机和需求侧柔性负荷的联合优化调度空间,实现分布式自律计算与集中协调的互动框架,满足供需互动快速决策的需求,最大化系统的整体效益,搭建了基于Stackelberg博弈的电力系统实时供需互动模型,并提出了一种全新的深度迁移强化学习(deep transfer reinforcement learning,DTRL)算法。该算法通过对历史优化任务的有效信息进行知识存储,利用深度学习实现高精度的非线性迁移学习,并借助分布式计算优势,可快速获得高质量的最优解。算例仿真表明:DTRL在保证最优解质量的同时,其求解速度可达其他6种对比算法的419倍以上,适合求解大规模电力系统的供需互动快速决策问题。
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