【摘 要】
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针对交直流混合微电网优化调度中的不确定性建模难和复杂系统难以高效求解等问题，提出了一种通过人工策略引导提高智能体学习效率的人工辅助深度强化学习算法。首先，结合并网状态下混合微电网的需求侧响应特征，构建了最小化成本的优化调度模型。基于马尔科夫决策流程对优化调度过程进行建模，并根据优化调度模型设计奖励函数。然后，采用人工辅助的深度确定性策略梯度算法求解模型，通过智能体和环境的持续交互，不断更新神经网络
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司扬中市供电分公司
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFB0905000）；
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针对交直流混合微电网优化调度中的不确定性建模难和复杂系统难以高效求解等问题，提出了一种通过人工策略引导提高智能体学习效率的人工辅助深度强化学习算法。首先，结合并网状态下混合微电网的需求侧响应特征，构建了最小化成本的优化调度模型。基于马尔科夫决策流程对优化调度过程进行建模，并根据优化调度模型设计奖励函数。然后，采用人工辅助的深度确定性策略梯度算法求解模型，通过智能体和环境的持续交互，不断更新神经网络参数进而得到最优决策。最后通过算例仿真验证了所提算法能有效提高智能体的学习效率，在减少模型训练时间的同时，有效降子系统的运行成本。
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