关爱电力系统多步有联想优化问题，波及传统优化智商、学习扶持型优化求解、强化学习、可微贪图及搀和式算法等，各智商具有不同特色，如传统智商的最优性保险与实时计议条目肛交 av，强化学习的快速有联想上风等。

强化学习布景

强化学习通过考试战略最大化奖励盼望，适用于多步长有联想优化问题，其上风包括快速有联想、轻量部署和适于复杂问题，询查鸿沟波及多学科交叉鸿沟，算法各种，如On - policy和Off - policy算法等。

在电力系统中的应用

应用需议论高效考试、合理建模、安全保险等问题，靠近电力系统强不坚信性、复杂管制、考试智商低合乎性等难点，如源荷不坚信性、物理特色管制等。

讲述焦点

针对战略考试贫窭，建议两阶段“全局 - 局部”深度强化学习战略搜索智商和基于课程学习的深度强化学习战略搜索智商。

两阶段“全局 - 局部”战略搜索智商

基于零道路度揣度的ES - RL算法在全局搜索阶段具有可高度并行等上风，但不停收尾偏离原问题解；Proximal Policy Optimization（Policy Gradient）在局部微调阶段有更强局部搜索才能，但计议量大等。该智商应用于智能竖立空调需求反应抑止，可普及抑止性能，缩短资本，抑止战略能灵验贬责竖立温度和负荷，可部署至“边际 - 云计议”协同抑止框架。

基于课程学习的战略搜索智商

巨乳风俗

针对配电网要津负荷收复（CLR）问题，哄骗强化学习构建求解智商，通过联想不同估量舛错询查其对抑止成果影响。基于课程学习将原问题拆分为子问题，按难度递加考试，实验标明该智商可提高战略抑止性能，在不坚信性环境下鲁棒性优于传统智商，还先容了基于原始 - 对偶的可微贪图和学习扶持型ADMM求解DC - OPF智商，并构建协调测试平台对比各种优化抑止智商。

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