【摘 要】
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强化学习（Reinforcement learning， RL）方法目前已应用于电力系统的多个领域，在电力系统优化与控制领域的一些应用展现出良好的结果。但在强化学习方法落地于实际电力系统应用的过程中依然存在一些关键性问题。本文首先概述了强化学习基础理论与研究现状，随后提出了强化学习理论落地于电力系统各领域优化与控制过程中存在的关键问题。最后探讨了强化学习应用于电力系统优化与控制的研究展望。
【机 构】
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电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系)
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U2066601，52242701）；
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强化学习（Reinforcement learning， RL）方法目前已应用于电力系统的多个领域，在电力系统优化与控制领域的一些应用展现出良好的结果。但在强化学习方法落地于实际电力系统应用的过程中依然存在一些关键性问题。本文首先概述了强化学习基础理论与研究现状，随后提出了强化学习理论落地于电力系统各领域优化与控制过程中存在的关键问题。最后探讨了强化学习应用于电力系统优化与控制的研究展望。
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