【摘 要】
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近年来,深度强化学习已应用于众多电力系统控制问题中,并取得了很好的效果,但深度强化学习通常被认为是一个黑盒系统,在一些关键决策场景中难以被信任.因此,文章提出一种基于加权倾斜决策树的深度强化学习策略提取框架,首先,基于电力系统强化学习(Reinforcement Learning for Grid Control,RLGC)开源平台完成深度强化学习智能体的训练,并生成数据;然后,基于加权倾斜决策树进行策略提取;最后,在IEEE 39节点系统上中基于低压减载场景验证所提算法的有效性与先进性.
【机 构】
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武汉大学 电气与自动化学院,湖北 武汉 430072;武汉大学 电子信息学院,湖北 武汉 430072
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近年来,深度强化学习已应用于众多电力系统控制问题中,并取得了很好的效果,但深度强化学习通常被认为是一个黑盒系统,在一些关键决策场景中难以被信任.因此,文章提出一种基于加权倾斜决策树的深度强化学习策略提取框架,首先,基于电力系统强化学习(Reinforcement Learning for Grid Control,RLGC)开源平台完成深度强化学习智能体的训练,并生成数据;然后,基于加权倾斜决策树进行策略提取;最后,在IEEE 39节点系统上中基于低压减载场景验证所提算法的有效性与先进性.
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