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本发明属于深度强化学习与电力系统经济调度交叉领域,特别涉及一种基于预训练和知识引导的深度强化学习经济调度方法,包括步骤1:获取高质量经验数据,并存放于经验回放池;步骤2:构造强化学习训练环境;步骤3:基于监督学习预训练方法提前对初始策略网络进行训练;步骤4:基于知识引导的Actor‑Critic网络再训练。本发明在智能体和环境进行交互之前,提前对智能体中的Actor网络进行训练,避免智能体在与环境交互的初期进行盲目的训练;同时在智能体的训练过程中嵌入专家知识,将其搜索限制在电力系统安全运行区域内
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116468106 A
(43)申请公布日 2023.07.21
(21)申请号 202310387589.4 H02J 3/06 (2006.01)
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