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一种基于粒子群和深度强化学习的机组调度系统及方法

来源：华拓网

（19）中华人民共和国国家知识产权局

（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

法律状态

公开公开

实质审查的生效

权利要求说明书

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说明书

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