发明公开
- 专利标题: 基于图卷积网络的强化学习的机组组合求解方法和装置
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申请号: CN202410044031.0申请日: 2024-01-11
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公开(公告)号: CN118100134A公开(公告)日: 2024-05-28
- 发明人: 王礼文 , 韦磊 , 徐鹏 , 朱红 , 胡子健 , 田英杰 , 刘俊 , 陈爱林 , 韦涛 , 潘玲玲 , 苏运 , 李道兴 , 刘晓梅 , 罗兴 , 吕湛
- 申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8号; ; ; ;
- 专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,国网江苏省电力有限公司,国网上海市电力公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人: 中国电力科学研究院有限公司,国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,国网江苏省电力有限公司,国网上海市电力公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市鼓楼区南瑞路8号; ; ; ;
- 代理机构: 北京中巡通大知识产权代理有限公司
- 代理商 李宏德
- 主分类号: H02J3/00
- IPC分类号: H02J3/00 ; H02J3/46 ; G06N3/042 ; G06N3/0464 ; G06N3/092
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。