文章解读与仿真程序复现思路——电网技术@EI\CSCD\北大核心《基于双缓冲区生成对抗模仿学习的电力系统实时安全约束经济调度》

本文主要是介绍文章解读与仿真程序复现思路——电网技术@EI\CSCD\北大核心《基于双缓冲区生成对抗模仿学习的电力系统实时安全约束经济调度》,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这篇论文的核心内容是提出并实现了一种基于改进的生成对抗模仿学习(GAIL)算法,用于解决电力系统的实时安全约束经济调度(SCED)问题。以下是关键点的总结:

  1. 问题背景:随着新能源的大规模并网,电力系统的波动性和随机性增加,给电网的安全经济运行带来了挑战。

  2. 研究目标:提出一种改进的GAIL算法,用于实时安全约束下的经济调度,以提高电力系统的调度效率和安全性。

  3. 算法设计:将SCED问题建模为马尔可夫决策过程(MDP),并采用生成对抗模仿学习算法进行求解。提出的改进算法包括双缓冲区机制,使其能与多种异策略深度强化学习算法兼容。

  4. 算法优势:与现有的深度强化学习算法相比,所提出的算法在训练时间、收敛性能以及在线决策的经济性和安全性方面有显著提升。

  5. 实验验证:通过在改进的IEEE 39节点测试系统上进行仿真实验,验证了所提算法的有效性。实验结果表明,该算法在保证毫秒级决策速度的同时,相比于传统算法在离线训练的收敛速度和在线决策的经济性与安全性方面均有显著提升。

  6. 技术细节:论文详细介绍了算法的数学模型、优化模型、马尔可夫决策过程的转换、DB-GAIL算法架构、训练和应用流程。

  7. 关键词:安全约束经济调度、模仿学习、生成对抗网络、双缓冲机制、深度强化学习。

论文通过深入的研究和实验验证,展示了DB-GAIL算法在电力系统实时安全约束经济调度问题上的应用潜力。

要复现论文中提出的基于双缓冲区生成对抗模仿学习(DB-GAIL)的电力系统实时安全约束经济调度仿真,我们可以遵循以下步骤,并以Python程序语言的形式表示:

# 伪代码:基于DB-GAIL算法的电力系统实时安全约束经济调度仿真# 导入所需的库
# 例如:import torch
# 导入自定义的模块或函数# 定义电力系统模型类
class PowerSystemModel:def __init__(self, generators, loads, lines, constraints):# 初始化电力系统的组成部分和约束条件pass# 构建专家记忆库函数
def build_expert_memory(expert_data):# 使用完美调度法构建专家记忆库pass# 初始化DB-GAIL算法网络
def initialize_networks():# 初始化生成器网络、判别器网络和Critic网络pass# 训练判别器网络函数
def train_discriminator(discriminator, real_data, generated_data):# 训练判别器网络以区分数据pass# 训练生成器网络函数
def train_generator(generator, critic, memory, alpha):# 使用SAC算法训练生成器网络pass# DB-GAIL算法主循环函数
def db_gail_training(generator, discriminator, critic, expert_memory, generated_memory, alpha):# 实现DB-GAIL算法的训练主循环pass# 在线应用与决策函数
def online_application(generator, power_system_model):# 将训练好的生成器网络用于电力系统的实时调度pass# 主程序
def main():# 创建电力系统模型实例power_system = PowerSystemModel(...)# 构建专家记忆库expert_memory = build_expert_memory(...)# 初始化DB-GAIL算法组件generator, discriminator, critic = initialize_networks()# 执行DB-GAIL算法训练过程alpha = 0.51  # 训练进度管控参数betadb_gail_training(generator, discriminator, critic, expert_memory, ...)# 执行在线应用与决策online_application(generator, power_system)# 程序入口
if __name__ == "__main__":main()

这个伪代码提供了一个将所有步骤整合在一起的程序结构,用于实现论文中描述的DB-GAIL算法的仿真过程。每个函数和类的具体实现需要根据论文中的算法描述和数学模型进行详细编写,并且可能需要使用深度学习框架来构建和训练神经网络模型。

本专栏栏目提供文章与程序复现思路,具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》

论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客icon-default.png?t=N7T8https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html

电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python,机器学习,计算机视觉,深度学习,神经网络,数据挖掘领域.https://blog.csdn.net/LIANG674027206?type=download

这篇关于文章解读与仿真程序复现思路——电网技术@EI\CSCD\北大核心《基于双缓冲区生成对抗模仿学习的电力系统实时安全约束经济调度》的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1124846

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

SQL中的外键约束

外键约束用于表示两张表中的指标连接关系。外键约束的作用主要有以下三点: 1.确保子表中的某个字段(外键)只能引用父表中的有效记录2.主表中的列被删除时,子表中的关联列也会被删除3.主表中的列更新时,子表中的关联元素也会被更新 子表中的元素指向主表 以下是一个外键约束的实例展示

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

电力系统中的A类在线监测装置—APView400

随着电力系统的日益复杂和人们对电能质量要求的提高,电能质量在线监测装置在电力系统中得到广泛应用。目前,市场上的在线监测装置主要分为A类和B类两种类型,A类和B类在线监测装置主要区别在于应用场景、技术参数、通讯协议和扩展性。选择时应根据实际需求和应用场景综合考虑,并定期维护和校准。电能质量在线监测装置是用于实时监测电力系统中的电能质量参数的设备。 APView400电能质量A类在线监测装置以其多核

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚&nbsp;第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

pdfmake生成pdf的使用

实际项目中有时会有根据填写的表单数据或者其他格式的数据,将数据自动填充到pdf文件中根据固定模板生成pdf文件的需求 文章目录 利用pdfmake生成pdf文件1.下载安装pdfmake第三方包2.封装生成pdf文件的共用配置3.生成pdf文件的文件模板内容4.调用方法生成pdf 利用pdfmake生成pdf文件 1.下载安装pdfmake第三方包 npm i pdfma