一种基于强化学习的水电厂尾水位预测方法

一种基于强化学习的水电厂尾水位预测方法，包括以下步骤：步骤一、获取水电厂的当前数据和历史数据；步骤二、构建尾水位影响预测模型，得到环境影响因子和运行影响因子；步骤三、构建基于Attention‑LSTM的尾水位预测模型使用历史数据对尾水位预测模型进行训练，得到预训练尾水位预测模型；步骤四、将水电厂运行环境建模为马尔可夫决策过程，结合环境影响因子和运行影响因子定义状态空间、动作空间和奖励函数；将基于注意力机制的DQN强化学习算法作为智能体核心，对预训练尾水位预测模型进行参数优化，得到优化尾水位预测模型；步骤五、使用调整后的Attention‑LSTM模型进行尾水位预测。本申请能够充分利用水电厂运行数据，实时、准确预测尾水位。