摘要
本发明公开了一种基于SAC的电网日内前瞻调度的决策生成方法及系统,包括:采集电网运行未来态预测断面数据,作为训练样本。对样本进行收敛性测试,判断并选择关键断面。初始化SAC深度学习模型训练状态,生成调整动作。存储经验,更新模型权重。本发明提供的基于SAC的电网日内前瞻调度的决策生成方法及系统对样本进行收敛性测试,确保了训练数据的有效性和代表性,提升了模型的训练质量。通过初始化SAC模型和生成调整动作,实现了对电网状态的动态监控和调整,确保了电网运行的稳定性和安全性。存储经验和更新模型权重,使得模型能够不断适应新的运行环境和需求,具有较强的扩展性和应用前景。
技术关键词
决策生成方法
关键断面
深度学习模型训练
节点
电压
线路
有功功率
求解线性方程组
机组
电力调度系统
样本
雅可比矩阵
模型训练模块
时间差
动态监控
生成系统
处理器
控制策略
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
数据存储
节点状态信息
智能合约调用
关系抽取模型
监控单元
个人档案信息
档案信息管理
节点
分布式管理系统
身份验证功能
放大器电路
逻辑控制电路
功率管
MOS管
电压采样电路
网络流量特征
网络安全攻击
网络流量数据
分类检测方法
随机森林