摘要
本发明提供适用于变化场景的过载线路紧急控制策略持续学习方法。首先,设计大策略模型与策略网络模型。然后,针对持续时间段下的过载运行方式,基于上一时间段下的大策略模型和初始策略网络学习出当前时间段下的大策略模型和初始策略网络,具体流程包括搜索该时间段下的过载运行方式;采用大策略模型实施决策流程,筛选出大策略模型处理不了的过载运行方式;通过强化学习方法学习大策略模型处理不了的过载运行方式,得到策略网络;把策略网络处理的过载运行方式与紧急控制方案作为大策略模型的新增样本,进一步学习大策略模型。本发明可以实现在变化场景下的过载线路紧急控制策略持续学习,学到适用于各时间段下的紧急控制策略。
技术关键词
紧急控制策略
策略网络模型
持续学习方法
时间段
强化学习方法
线路
场景
节点
深度学习方法
决策
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