| 基于多步回溯Q（λ）学习的电网多目标最优碳流算法 |
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| 引用本文： | 张孝顺,郑理民,余涛.基于多步回溯Q（λ）学习的电网多目标最优碳流算法[J].电力系统自动化,2014,38(17):118-123. |
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| 作者姓名： | 张孝顺 郑理民 余涛 |
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| 作者单位： | 华南理工大学电力学院，广东省广州市510640;华南理工大学电力学院，广东省广州市510640;华南理工大学电力学院，广东省广州市510640 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB 228205)；国家自然科学基金项目(51177051)；中国南方电网规划研究项目资助。 |
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| 摘 要： | 为弥补传统最优潮流计算中缺少对电力网络的碳排放优化控制,文中利用基于潮流计算结果的碳流模型,提出了一种基于半马尔可夫决策过程的Q(λ)学习算法,把潮流问题中的约束、可控变量转换成算法的状态和动作,并以线性加权方式把碳流损耗、网损和电压稳定分量转化为奖励函数,通过不断试错与迭代来动态寻找最优动作策略。将该算法在IEEE 57节点标准算例中进行了验证,取得了良好效果,为解决电网多目标最优碳流问题提供了一种可行、有效的方法。
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| 关 键 词： | Q(λ)学习 最优碳流 多目标优化 强化学习 |
| 收稿时间： | 2014/5/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/8/19 0:00:00 |
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