基于人工輔助深度強化學習的交直流混合微電網(wǎng)實時優(yōu)化調(diào)度

摘要： 針對交直流混合微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度中的不確定性建模難和復雜系統(tǒng)難以高效求解等問題，提出了一種通過人工策略引導提高智能體學習效率的人工輔助深度強化學習算法。首先，結合并網(wǎng)狀態(tài)下混合微電網(wǎng)的需求側響應特征，構建了最小化成本的優(yōu)化調(diào)度模型?；隈R爾科夫決策流程對優(yōu)化調(diào)度過程進行建模，并根據(jù)優(yōu)化調(diào)度模型設計獎勵函數(shù)。然后，采用人工輔助的深度確定性策略梯度算法求解模型，通過智能體和環(huán)境的持續(xù)交...