基于图卷积网络的强化学习的机组组合求解方法和装置
摘要:
本申请涉及一种基于图卷积网络强化学习的机组组合求解方法,包括当前时间子段电力系统中发电机组的状态集;结合预设奖励函数和预设约束条件,根据强化学习算法和电力系统中发电机组的状态集,得到当前时间子段的电力系统中发电机组的启停矩阵;重复上述步骤得到所有时间子段的电力系统中发电机组的启停矩阵,从而得到预设时间段的电力系统中发电机组的调度计划。本申请可以有效地捕捉机组、任务以及它们之间的复杂关系,使模型能够更好地理解机组之间的关系,有助于优化资源分配。并通过强化学习适应不断变化的条件和需求,使机组组合更具灵活性。本申请还涉及一种基于图卷积网络强化学习的机组组合求解装置、设备和存储介质。
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