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电力网络拓扑控制的分层强化学习
使用层次强化学习方法控制电网拓扑结构，通过在不同层次应用强化学习算法，实现电网操作的长期目标且在困难任务上超越其他方法。
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8 months ago
电力系统拓扑优化的多智能体强化学习
该论文提出了一种适用于扩展动作空间的分层多智能体强化学习 (MARL) 框架，利用电网固有的分层结构，用于管理大规模的电力网络，并且实验结果表明该框架的性能与单智能体强化学习方法相当。
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9 months ago
DeepOPF-U: 一个统一的深度神经网络用于解决多网络中的交流最优功率流问题
提出了 DeepOPF-U 模型，利用统一的深度神经网络来解决不同拓扑结构和日益增长的分布式能源资源条件下的交流最优潮流问题，通过弹性输入和输出层，处理不同网络中具有不同长度的负荷和最优潮流解向量。通过对 IEEE 57/118/300 总
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9 months ago
电力分配网络主动电压控制的多智能体强化学习
本研究使用多智能体强化学习模型解决由去碳化趋势造成的电力网络中的电压拥塞问题，将主要问题转化为 Dec-POMDP 模型并建立开源环境，解决多智能体强化学习在状态可解释性等方面的挑战，为电力社区和多智能体强化学习社区寻求现实应用提供了实践基
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3 years ago
学习如何运行电力网络挑战：一项回顾性分析
本文提出了一个基于强化学习的 L2RPN 挑战，在 Grid2Op 框架下演示了两个重要问题。该框架包括现有的非线性物理电力网络模拟器和 GridAlive 环境。通过该竞赛，我们期望促进更可持续的电网运行解决方案的研究。
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3 years ago
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