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基于分数阶传输线理论的ZPW-2000A轨道电路暂态分析
1
作者 安逸 赵斌 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期443-450,共8页
在实际的电路系统中,电感和电容具有分数阶特性,若完全用整数阶模型去描述,会存在误差,同时,现有方法对轨道电路端接频变负载、考虑由集肤效应引起的高频损耗问题,具有处理难度大、耗时长的缺陷。基于此,提出一种在复频域内对ZPW-2000A... 在实际的电路系统中,电感和电容具有分数阶特性,若完全用整数阶模型去描述,会存在误差,同时,现有方法对轨道电路端接频变负载、考虑由集肤效应引起的高频损耗问题,具有处理难度大、耗时长的缺陷。基于此,提出一种在复频域内对ZPW-2000A型轨道电路接收端轨面电压的求解方法。首先,建立轨道电路分数阶传输线模型;其次,利用节点导纳法结合商差(Quotient-difference,Q-D)算法对轨面电压进行求解;最后,通过与时域有限差分法对比验证了所提方法的正确性,分析了在不同暂态信号激励下轨道电路受电端过电压的影响规律。结果表明,轨道电路分数阶传输线模型符合轨面电压传播规律,为轨道电路的准确建模提供了理论参考。 展开更多
关键词 轨道电路 集肤效应 分数阶微积分 q-D算法 暂态过电压
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考虑高频损耗的ZPW-2000A轨道电路暂态响应分析 被引量：3
2
作者 赵斌 陈磊 +2 位作者 欧静宁 王东 于光昊 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期186-193,共8页
针对ZPW-2000A轨道电路高频损耗下暂态响应采用现有方法存在的计算难度大、耗时长的问题,提出在复频域内轨道电路接收端轨面电压的求解方法。首先,基于传输线理论,建立轨道电路传输线模型;其次,利用该模型及节点导纳法,得到节点导纳时... 针对ZPW-2000A轨道电路高频损耗下暂态响应采用现有方法存在的计算难度大、耗时长的问题,提出在复频域内轨道电路接收端轨面电压的求解方法。首先,基于传输线理论,建立轨道电路传输线模型;其次,利用该模型及节点导纳法,得到节点导纳时域方程并对其进行拉普拉斯变换,考虑高频损耗后将复频域方程变换解耦,求得轨道电路接收端轨面电压复频域解;最后,采用傅里叶变换及Q-D算法,得到轨面电压时域解。在对求解方法进行验证的基础上,分析高频损耗、频率、分路电阻、调谐区状态和道床电阻等因素对轨道电路暂态响应的影响。结果表明:与时域有限差分法对比,求解方法的误差在8%以内,且计算耗时短;考虑高频损耗的轨道电路接收端轨面电压小于未考虑高频损耗;轨面电压降随分路电阻的增大而减小,而随道床电阻的增大而增大。求解方法可以准确、高效地分析高频损耗下ZPW-2000A轨道电路暂态响应,可为轨道电路的暂态响应分析提供理论参考。 展开更多
关键词 ZPW-2000A轨道电路 高频损耗 节点导纳法 q-D算法 复频域 暂态响应
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基于LabWindows/CVI的辐射仪虚拟检测系统 被引量：1
3
作者 唐颖 张劳模 庄昌兮 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2011年第7期28-29,共2页
基于LabWindows/CVI研发了新型的辐射仪虚拟检测系统,该检测系统通过USB接口与主机进行连接,采用卡诺图法和Q-M算法编写测试矢量,实现了野外对辐射仪快速检测的人性化设计,并且用虚拟仪器面板代替传统仪器面板,实现数据采集、检测、显... 基于LabWindows/CVI研发了新型的辐射仪虚拟检测系统,该检测系统通过USB接口与主机进行连接,采用卡诺图法和Q-M算法编写测试矢量,实现了野外对辐射仪快速检测的人性化设计,并且用虚拟仪器面板代替传统仪器面板,实现数据采集、检测、显示一体化,既保障了检测的安全性,又方便快捷。 展开更多
关键词 检测系统 q-M算法 卡诺图法 误差分析
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基于Q-M算法的量子可逆逻辑电路综合方法
4
作者 杨欢 赵曙光 《电子科技》 2014年第7期40-42,共3页
提出了合并(化简)规则,并按合并规则修改了Q-M算法源码,获得积之异或和表达式,成功地实现了将不可逆操作转换为可逆操作。该规则应用于常规逻辑综合的Q-M算法移植到可逆逻辑综合中,以便利用可逆逻辑门来构造可逆逻辑电路。
关键词 合并(化简)规则 q-M算法 积之异或和表达式 可逆逻辑综合
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极简函数依赖集的研究
5
作者 肖治军 彭小宁 +2 位作者 张博轩 万玉 王宋祥 《怀化学院学报》 2013年第5期61-64,共4页
通过对最简的最小函数依赖集的研究,提出了极简函数依赖集的概念.同时,依据函数依赖与逻辑代数的等价性原理,设计了极简函数依赖集的算法,实际上这也是一种最小函数依赖集的算法.
关键词 最小函数依赖集 逻辑代数 卡诺图 q—M算法
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判定平方布尔函数的计数算法
6
作者 丁左流 《应用科学学报》 CAS CSCD 1996年第1期35-40,共6页
一个ｎ元函数是否为平方布尔函数？如果是，如何得到其所有的平方项？文中就此判定问题提出了一个时间复杂度为Ｏ（ｍｎ￣３）的计数算法．与经典的Ｑ－Ｍ算法不同，该算法基于直观的真值计数，并适合于并行实现．
关键词 平方布尔函数 判定 q-M算法 计算算法
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基于强化学习和组合式深度学习模型的超短期光伏功率预测 被引量：52
7
作者 孟安波 许炫淙 +3 位作者 陈嘉铭 王陈恩 周天民 殷豪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期4721-4728,共8页
超短期光伏功率预测对光伏并网系统的安全运行有着重要意义。针对传统单一预测模型在进行光伏功率预测时受到功率随机波动性的影响导致预测精度往往不理想的问题,提出了组合式深度学习预测模型。首先,采用小波包分解对原始光伏功率序列... 超短期光伏功率预测对光伏并网系统的安全运行有着重要意义。针对传统单一预测模型在进行光伏功率预测时受到功率随机波动性的影响导致预测精度往往不理想的问题,提出了组合式深度学习预测模型。首先,采用小波包分解对原始光伏功率序列进行分解,初步降低了原始光伏功率的非稳定性。其次,在此基础上分别采用长短时记忆网络、门控循环单元与循环神经网络3个单一模型对光伏功率进行预测得到3个预测结果并加权组合。最后,利用强化学习的Q学习算法对组合权重进行优化,进而最大化组合模型的预测性能。以某地光伏电站实测数据进行实验,结果表明文中所提出的组合预测模型优于其他预测模型,并验证了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 光伏功率预测 长短时记忆网络 门控循环单元 循环神经网络 q学习算法 组合模型
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基于改进强化学习的移动机器人路径规划方法 被引量：48
8
作者 徐晓苏 袁杰 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期314-320,共7页
随着移动机器人在各领域的应用与发展,对移动机器人路径规划能力提出了更高的要求。为了解决现有移动机器人利用强化学习方法进行路径规划时存在的收敛速度慢和规划出路径平滑度较差的问题,提出了一种改进的Q-learning 算法。首先,在Q... 随着移动机器人在各领域的应用与发展,对移动机器人路径规划能力提出了更高的要求。为了解决现有移动机器人利用强化学习方法进行路径规划时存在的收敛速度慢和规划出路径平滑度较差的问题,提出了一种改进的Q-learning 算法。首先,在Q值初始化的过程中引入人工势场法中的引力势场,以加快收敛速度。然后,调整移动机器人动作方向,增加动作步长,并在状态集中增加了方向因素,以提高规划路线的精度。最后,在栅格地图中,对所提出的算法进行了仿真验证。仿真结果表明,改进后的算法较传统的Q-learning 算法在路径规划的时间上减少了91%,并且规划出路径的平滑度提高了79%。 展开更多
关键词 路径规划 强化学习 人工势场 移动机器人 q-LEARNING 算法
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基于强化学习理论的地区电网无功电压优化控制方法 被引量：31
9
作者 刁浩然 杨明 +1 位作者 陈芳 孙国忠 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期408-414,共7页
基于强化学习理论,提出一种实用的地区电网无功电压优化控制方法。方法采用Q学习算法,在动作策略与电网状态的交互中不断学习,得到各状态—动作对所对应的Q值函数,形成电网各种运行状态下最佳的无功电压优化控制策略。方法摆脱了传统电... 基于强化学习理论,提出一种实用的地区电网无功电压优化控制方法。方法采用Q学习算法,在动作策略与电网状态的交互中不断学习,得到各状态—动作对所对应的Q值函数,形成电网各种运行状态下最佳的无功电压优化控制策略。方法摆脱了传统电网无功优化求解非线性混合整数规划模型所存在的收敛性问题,同时,相对于基于多区图的无功电压控制方式,由于方法所依据的Q值函数包含电网的全局响应信息,因而,可以综合判断执行控制策略后各变电站之间的相互影响,统一协调地控制各无功电压控制设备,给出所辖电网内的全局最佳控制策略,提高无功电压优化控制效果。通过对220k V变电站及其馈线系统的测试计算,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 无功电压优化控制 强化学习 q算法
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基于强化学习方法的风储合作决策 被引量：30
10
作者 刘国静 韩学山 +2 位作者 王尚 杨明 王明强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期2729-2736,共8页
在风储配置给定前提下,研究风电与储能系统如何有机合作的问题。核心在于风电与储能组成混合系统参与电力交易,通过合作提升其市场竞争的能力。针对现有研究的不足,在具有过程化样本的前提下,引入强化学习算法。所建立的控制器具备在线... 在风储配置给定前提下,研究风电与储能系统如何有机合作的问题。核心在于风电与储能组成混合系统参与电力交易,通过合作提升其市场竞争的能力。针对现有研究的不足,在具有过程化样本的前提下,引入强化学习算法。所建立的控制器具备在线学习能力,在学习过程中不断以混合系统收益为反馈信息逐步具备对储能系统充/放电功率、购买备用容量的决策能力。伴随学习时间的累积,将渐进趋于最佳策略,减轻电网调控负担的同时,提高风储合作效率。 展开更多
关键词 风电 储能系统 强化学习理论 q学习算法
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基于导向强化Q学习的无人机路径规划 被引量：29
11
作者 周彬 郭艳 +1 位作者 李宁 钟锡健 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期498-505,共8页
随着无人机的广泛应用,其飞行能耗和计算能力面临着瓶颈问题,因此无人机路径规划研究越来越重要。很多情况下,无人机并不能提前获得目标点的确切位置和环境信息,往往无法规划出一条有效的飞行路径。针对这一问题,提出了基于导向强化Q学... 随着无人机的广泛应用,其飞行能耗和计算能力面临着瓶颈问题,因此无人机路径规划研究越来越重要。很多情况下,无人机并不能提前获得目标点的确切位置和环境信息,往往无法规划出一条有效的飞行路径。针对这一问题,提出了基于导向强化Q学习的无人机路径规划方法,该方法利用接收信号强度定义回报值,并通过Q学习算法不断优化路径;提出"导向强化"的原则,加快了学习算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法能够实现无人机的自主导航和快速路径规划,与传统算法相比,大大减少了迭代次数,能够获得更短的规划路径。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 接收信号强度 q学习算法 导向强化
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基于强化学习的互联电网CPS自校正控制 被引量：18
12
作者 余涛 周斌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期33-38,共6页
AGC是一个动态多级决策问题——马尔可夫决策过程(MDP),应用强化学习算法可有效地实现控制策略的在线学习和动态优化决策。引入Q学习算法作为强化学习核心算法,将CPS值看作包含AGC的电力系统"环境"所给的"奖励",依... AGC是一个动态多级决策问题——马尔可夫决策过程(MDP),应用强化学习算法可有效地实现控制策略的在线学习和动态优化决策。引入Q学习算法作为强化学习核心算法,将CPS值看作包含AGC的电力系统"环境"所给的"奖励",依靠奖励值Q函数与CPS控制动作形成的闭环控制结构实现在线学习。学习目标是使CPS控制动作从环境获得的长期积累奖励值最大,从而快速自动地在线优化CPS控制系统的输出。仿真研究显示,引入强化学习自校正控制后显著增强了整个AGC系统的鲁棒性和适应性,有效提高了CPS考核合格率。 展开更多
关键词 强化学习 q学习算法 自动发电控制 CPS标准 自校正控制
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一种面向机械车间柔性工艺路线的加工任务节能调度方法 被引量：19
13
作者 何彦 王乐祥 +1 位作者 李育锋 王禹林 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第19期168-179,共12页
大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔... 大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔性工艺路线对机械车间调度能耗的影响特性,提出一种面向机械车间柔性工艺路线的节能调度方法。首先,分析了面向机械车间柔性工艺路线的加工任务调度的能耗特性;基于此,构建了节能调度模型,该模型是以任务加工总能耗、加工完成时间、机床负载为目标。进一步提出了一种改进的Q学习算法对该模型进行求解获得其Pareto解。最后通过案例验证了提出模型的节能效果及算法的可行性。 展开更多
关键词 柔性工艺路线 能耗 Pareto多目标优化 改进q学习算法
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基于Q学习算法和遗传算法的动态环境路径规划 被引量：17
14
作者 于乃功 王琛 +1 位作者 默凡凡 蔡建羡 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1009-1016,共8页
针对Q学习算法在动态连续环境中应用时因状态连续、数量过多,导致Q值表出现存储空间不足和维数灾的问题,提出了一种新的Q值表设计方法,并设计了适用于连续环境的R值和动作.不同于以状态-动作为索引,将时间离散化为时刻,以时刻-动作为索... 针对Q学习算法在动态连续环境中应用时因状态连续、数量过多,导致Q值表出现存储空间不足和维数灾的问题,提出了一种新的Q值表设计方法,并设计了适用于连续环境的R值和动作.不同于以状态-动作为索引,将时间离散化为时刻,以时刻-动作为索引来建立Q值表.将在某状态应选择某一动作的问题转化为在某时刻应选择某一动作的问题,实现了Q学习算法在动态连续环境中的应用.采用了先利用遗传算法进行静态全局路径规划,然后利用Q学习算法进行动态避障.整个方法为一种先"离线"后"在线"的分层路径规划方法,成功实现了移动机器人的路径规划.仿真结果验证了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 动态环境 连续环境 路径规划 q学习算法
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改进Q-Learning算法在路径规划中的应用 被引量：17
15
作者 高乐 马天录 +1 位作者 刘凯 张宇轩 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2018年第4期439-443,共5页
针对Q-Learning算法在离散状态下存在运行效率低、学习速度慢等问题,提出一种改进的Q-Learning算法。改进后的算法在原有算法基础上增加了一层学习过程,对环境进行了深度学习。在栅格环境下进行仿真实验,并成功地应用在多障碍物环境下... 针对Q-Learning算法在离散状态下存在运行效率低、学习速度慢等问题,提出一种改进的Q-Learning算法。改进后的算法在原有算法基础上增加了一层学习过程,对环境进行了深度学习。在栅格环境下进行仿真实验,并成功地应用在多障碍物环境下移动机器人路径规划,结果证明了算法的可行性。改进Q-Learning算法以更快的速度收敛,学习次数明显减少,效率最大可提高20%。同时,该算法框架对解决同类问题具有较强的通用性。 展开更多
关键词 路径规划 改进q-Learning算法 强化学习 栅格法 机器人
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电力市场智能模拟中代理决策模块的实现 被引量：14
16
作者 陈皓勇 杨彦 +3 位作者 张尧 王野平 荆朝霞 陈青松 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2008年第20期22-26,共5页
在日前交易方式下,发电厂商为了追求长期最大利润,竞价策略显得尤其重要。通常,发电厂商运用的策略过于复杂,难以用传统的博弈论方法来建模。人工智能中强化学习Q-learning算法是一种自适应的学习方法,使代理能够通过不断与环境进行交... 在日前交易方式下,发电厂商为了追求长期最大利润,竞价策略显得尤其重要。通常,发电厂商运用的策略过于复杂,难以用传统的博弈论方法来建模。人工智能中强化学习Q-learning算法是一种自适应的学习方法,使代理能够通过不断与环境进行交互所得到的经验进行学习,适合在电力市场智能模拟中运用。文中在开放源代码的电力市场智能模拟平台AMES上,增加了发电厂商代理基于Q-learning的竞价决策程序模块,并在5节点测试系统上进行模拟。实验结果表明,运用基于Q-learning算法竞价决策使代理可以较好地模拟发电厂商的经济特性,且在相同条件下表现出比AMES原有的VRElearning算法更强的探索能力。 展开更多
关键词 智能代理模拟 竞价策略 电力拍卖市场 q—learning算法 VRE learning算法
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大数据驱动的精准化教学干预--基于高中数学教学的实证研究 被引量：15
17
作者 李波 彭湃 王磊 《教育研究与实验》 CSSCI 北大核心 2022年第1期64-70,共7页
精准化和个性化一直是教育的理想和诉求。随着信息技术的发展和教育信息化的推进,教育大数据时代已经来临,利用数学建模和大数据分析技术为精准教育提供支持成为可能。本文从多阶段决策视角研究精准化教学干预问题,引入强化学习算法,刻... 精准化和个性化一直是教育的理想和诉求。随着信息技术的发展和教育信息化的推进,教育大数据时代已经来临,利用数学建模和大数据分析技术为精准教育提供支持成为可能。本文从多阶段决策视角研究精准化教学干预问题,引入强化学习算法,刻画教学的过程属性和时序性特征,构建精准化教学干预的通用框架,给出了开展精准化教学干预的具体步骤以及策略,并通过高中数学教学实证研究展示这一框架在教学实践中的具体应用。结果表明,精准化教学干预框架能够提供动态的精准化教学干预策略,有助于提高学生学习效果,为教师开展精准教学提供支持。 展开更多
关键词 精准教学 教学干预 多阶段决策 数据驱动 q-learning算法
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考虑电-气耦合系统连锁故障的多阶段信息物理协同攻击策略 被引量：15
18
作者 曹茂森 王蕾报 +7 位作者 胡博 谢开贵 伏坚 温力力 周平 范璇 李博 曾意 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期128-136,共9页
针对电-气耦合系统在恶意攻击下的风险分析,提出了一种计及电-气耦合系统连锁故障的信息物理多阶段协同攻击策略。为了诱导调度人员做出错误调度决策和降低电网的安全裕度,提出了一种以最大化线路过载程度为目标的改进负荷重分配(LR)攻... 针对电-气耦合系统在恶意攻击下的风险分析,提出了一种计及电-气耦合系统连锁故障的信息物理多阶段协同攻击策略。为了诱导调度人员做出错误调度决策和降低电网的安全裕度,提出了一种以最大化线路过载程度为目标的改进负荷重分配(LR)攻击模型。综合考虑天然气系统与电力系统的调度时间尺度差异,构建一种新型的电-气耦合系统多阶段协同攻击策略:初始阶段通过攻击气网侧气源或管道以影响电-气耦合节点的天然气机组状态,然后针对电力系统交替采用改进LR攻击和物理攻击,最终导致大规模连锁停运。基于Q-Learning提出了最优策略求解算法,以比利时20节点天然气系统和IEEE30节点系统为算例,验证了所提信息物理协同攻击模型的正确性和有效性。 展开更多
关键词 多能源系统 电-气耦合系统 负荷重分配攻击 信息物理协同攻击 连锁故障 q-Learning算法
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多对多无人机空战的智能决策研究 被引量：14
19
作者 朱星宇 艾剑良 《复旦学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期410-419,共10页
针对能够进行自主空战的无人机,设计了一套空战流程.建立了基于双方位置、姿态和能量等的优势函数评价体系,通过改进的混合粒子群优化算法实现了多对多空战的目标分配,结合改进的Double Q-learning算法设计了无人机的机动决策策略,并在4... 针对能够进行自主空战的无人机,设计了一套空战流程.建立了基于双方位置、姿态和能量等的优势函数评价体系,通过改进的混合粒子群优化算法实现了多对多空战的目标分配,结合改进的Double Q-learning算法设计了无人机的机动决策策略,并在4对4空战场景下进行仿真验证.仿真结果显示无人机可以很好地追踪并击败敌方目标,还能够协同其他友方无人机攻击敌方无人机.同时算法具有很好的时效性,表明所提出的方法能够有效地解决多对多空战的问题. 展开更多
关键词 机动决策 目标分配 改进的混合粒子群优化算法 改进的Double q-learning算法
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智能代理模拟在电力市场中的运用 被引量：9
20
作者 王野平 杨彦 +2 位作者 荆朝霞 陈皓勇 陈天恩 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期109-113,122,共6页
基于智能代理的模拟仿真方法已成为电力市场研究的一种新颖而有效的途径.文中结合某一实际区域电力市场模拟系统的构建,介绍了适合模拟发电厂商报价的智能代理学习算法,详细阐述了VRE learning算法、Q-learning算法以及贪婪算法在模拟... 基于智能代理的模拟仿真方法已成为电力市场研究的一种新颖而有效的途径.文中结合某一实际区域电力市场模拟系统的构建,介绍了适合模拟发电厂商报价的智能代理学习算法,详细阐述了VRE learning算法、Q-learning算法以及贪婪算法在模拟系统中的运用及实现框架,并分别探讨了学习算法在代理报价收敛问题上的不同处理方式.算例结果表明,智能代理模型及学习算法能够模拟发电厂商的理性竞价行为. 展开更多
关键词 电力市场 智能代理 仿真 VRE learning算法 q-learning算法 贪婪算法
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