摘要
本发明提出一种迁移平行深度强化学习的综合能源系统控制方法、介质及处理器,该方法的步骤有:首先,综合能源系统中央服务器采集综合能源系统的环境特征、频率偏差和综合能源系统平衡误差。其次,综合能源系统中央服务器根据采集的环境特征构建平行系统进行训练,寻找对综合能源系统控制精确度最高的模型,并根据该模型的参数通过迁移学习更新量子生成式对抗网络、Transformer和软演员评论家的参数;使用量子生成式对抗网络和Transformer分别对频率偏差和综合能源系统平衡误差进行预测,使用软演员评论家输出控制指令,能高效地解决综合能源系统能源设备耦合方式发生变化或能源设备参数发生变化的复杂综合能源系统控制问题。
技术关键词
综合能源系统
平行控制系统
生成式对抗网络
能源系统控制方法
能源设备
深度强化学习
预测系统
前馈神经网络
学生
教师
服务器
偏差
误差
频率
多头注意力机制
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