(12)发明专利申请
(21)申请号 CN2020100436.0 (22)申请日 2020.01.15 (71)申请人 杭州电子科技大学
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区
(10)申请公布号 CN111275572A
(43)申请公布日 2020.06.12
(72)发明人 于长军;林志赟;韩志敏 (74)专利代理机构 浙江永鼎律师事务所
代理人 陆永强
(51)Int.CI
权利要求说明书 说明书 幅图
()发明名称
一种基于粒子群和深度强化学习的机组调度系统及方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于粒子群和深度强化
学习的机组调度系统及方法,系统包括粒子群模块和深入强化学习模型,其中所述深入强化学习模型包括评估网络、经验回放池、目标网络和损失函数,其中,所述粒子群模块的输入为负荷需求,输出连接所述评估网络,评估网络输出Q估计值和所述经验回放池;所述经验回放池输出连接所述目标网络,所述目标网络输出Q目标值,Q目标值与Q估计值均输入所述损失函数,损失函
数的输出再反馈给评估网络。本发明在优化机组调度的同时,切实从节约燃煤量的角度出发,既要满足负荷要求,也要在每一度电上至少节约出0.1克燃煤量,同时实现底层设备与机组调度控制一体化的控制优化。
法律状态
法律状态公告日
2020-06-12 2020-06-12 2020-07-07
法律状态信息
公开 公开
实质审查的生效
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权利要求说明书
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说明书
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