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基于Q学习粒子群算法的海上风电场电气系统拓扑优化

戚远航 侯鹏 金荣森

电力系统自动化2021，Vol.45Issue(21)：66-75,10.
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电力系统自动化2021，Vol.45Issue(21)：66-75,10.DOI:10.7500/AEPS20210326005

基于Q学习粒子群算法的海上风电场电气系统拓扑优化

Optimization of Electrical System Topology for Offshore Wind Farm Based on Q-learning Particle Swarm Optimization Algorithm

戚远航 1侯鹏 2金荣森3

作者信息

  • 1. 电子科技大学中山学院计算机学院,广东省中山市 528402
  • 2. 上海电气风电集团欧洲科创中心,奥胡斯市 8200,丹麦
  • 3. 香港中文大学(深圳)数据科学学院,广东省深圳市 518712
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摘要

关键词

海上风电场/多变电站/电气系统拓扑/粒子群算法/强化学习/自适应分区

引用本文复制引用

戚远航,侯鹏,金荣森..基于Q学习粒子群算法的海上风电场电气系统拓扑优化[J].电力系统自动化,2021,45(21):66-75,10.

基金项目

广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX3030). （2020ZDZX3030）

电力系统自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1026

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