基本信息:
- 专利标题： 一种基于DQN算法的区域自动发电动态控制方法
- 专利标题（英）：Regional automatic power generation dynamic control method based on DQN algorithm
- 申请号：CN201911186894.7 申请日：2019-11-26
- 公开(公告)号：CN110850720A 公开(公告)日：2020-02-28
- 发明人： 张志轩 , 李晓宇 , 王亮 , 麻常辉 , 张鹏飞 , 李文博 , 杨冬 , 蒋哲 , 周宁 , 邢鲁华 , 李山 , 刘文学 , 张冰 , 房俏 , 赵康 , 马欢 , 陈博
- 申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 专利权人： 国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网山东省电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 山东省济南市市中区望岳路2000号
- 代理机构： 济南诚智商标专利事务所有限公司
- 代理人： 李修杰
- 主分类号： G05B13/04
- IPC分类号： G05B13/04
The invention discloses a regional automatic power generation dynamic control method based on a DQN algorithm. Regional automatic power generation dynamic control is carried out through the combination of a DQN algorithm and a deep neural network. According to the technical scheme provided by the embodiment of the invention, regional automatic power generation dynamic control is carried out through combination of the DQN algorithm and the deep neural network (DNN), the DNN is used for replacing a state-action pair in traditional Q learning, and a mapping relationship between a power grid continuous state quantity and an award expectation is directly formed; and through organic combination with the deep neural network, the Q learning algorithm is enabled to have the capability of processingcomplex continuous state quantity, so that the problem of dimensionality disaster can be fundamentally solved, and the deep learning algorithm can be used to perform pre-learning on the deep neural network parameters to effectively improve the convergence rate of the algorithm.
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G05 | 控制；调节 |
| ----G05B | 一般的控制或调节系统；这种系统的功能单元；用于这种系统或单元的监视或测试装置 |
| ------G05B13/00 | 自适应控制系统，即系统按照一些预定的准则自动调整自己使之具有最佳性能的系统 |
| --------G05B13/02 | .电的 |
| ----------G05B13/04 | ..包括使用模型或模拟器的 |