电网拓扑优化中的代理故障检测:一项综合分析
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过深度强化学习(DRL)对传输网络进行拓扑优化已经成为研究热点。本研究针对电力网格故障进行失败模式识别,并通过多类别预测方法探测故障,最终得出特征重要性分析结果。
本研究提出了一种基于DRL和GCN的分布式学习算法,通过从环境中获取反馈来改进投标策略并增加利润。该算法将空间系统拓扑的信息输入到GCN中,提高决策的准确性。在测试中表明该算法具有较好的泛化能力和更高的利润。
通过深度强化学习(DRL)对传输网络进行拓扑优化已经成为研究热点。本研究针对电力网格故障进行失败模式识别,并通过多类别预测方法探测故障,最终得出特征重要性分析结果。
本研究提出了一种基于DRL和GCN的分布式学习算法,通过从环境中获取反馈来改进投标策略并增加利润。该算法将空间系统拓扑的信息输入到GCN中,提高决策的准确性。在测试中表明该算法具有较好的泛化能力和更高的利润。