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基于鲁棒强化学习的配网潮流优化方法

李晓旭田猛朱紫阳董政呈龚立王先培

高电压技术2023，Vol.49Issue(6)：2329-2338,10.

高电压技术2023，Vol.49Issue(6)：2329-2338,10.DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20230511

基于鲁棒强化学习的配网潮流优化方法

Distribution Network Power Flow Optimization Method Based on Robust Reinforcement Learning

李晓旭 ¹田猛 ¹朱紫阳 ¹董政呈 ²龚立 ¹王先培¹

作者信息

1. 武汉大学电子信息学院,武汉430072
2. 武汉理工大学自动化学院,武汉430072
折叠

摘要

关键词

配网潮流优化/鲁棒强化学习/零和博弈/状态扰动/安全决策

Key words

distribution network power flow optimization/robust reinforcement learning/zero-sum game/state disturb-ance/security decisions

引用本文复制引用

李晓旭,田猛,朱紫阳,董政呈,龚立,王先培..基于鲁棒强化学习的配网潮流优化方法[J].高电压技术,2023,49(6):2329-2338,10.

基金项目

国家自然科学基金(52177109) （52177109）

湖北省重点研发计划(2020BAB109).Project supported by National Natural Science Foundation of China(52177109),Key R&D Program of Hubei Province(2020BAB109). （2020BAB109）

高电压技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1003-6520

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