[发明专利]一种基于纳什Q学习的微电网群互动博弈策略学习进化方法在审
| 申请号： | 202310083666.7 | 申请日： | 2023-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN116050632A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 肖浩;裴玮;彭大健;马腾飞;马丽 | 申请（专利权）人： | 中国科学院电工研究所 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;H02J3/00;G06Q50/06;G06F30/27;G06N20/00;G06F113/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 江亚平 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于纳什Q学习的微电网群互动博弈策略学习进化方法，包括：考虑多主体利益诉求与微电网群互动约束，构建微电网群互动博弈模型，使用交替方向乘子分布式优化算法松弛问题为全局优化问题求解近似均衡解；基于步骤1求得的近似均衡解，构建近似均衡解驱动的Q‑Learning强化学习训练机制；构建微电网群策略强化学习的动作空间，状态空间和价值函数；基于纳什均衡近似解的迁移学习方法加速强化学习训练和多微电网群互动博弈均衡解求解过程。本发明充分利用历史求得的近似均纳什衡解集，实现微电网群互动运行策略的学习，显著提高历史数据的利用与强化学习的训练效率，加速微电网群互动博弈策略的学习。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 电网 互动 博弈 策略 进化 方法 | ||
【主权项】：
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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