电网管理中的分层决策
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电网管理是一个多时间尺度决策和随机行为的难题。
在面对不确定性的情况下解决这一问题需要一种具有易于处理的算法的新方法。
引入了一个新的复杂系统的层次决策模型。
我们应用强化学习(RL)方法来用于实时电网可靠性。
我们设计了一个在慢时间尺度策略改进和快时间尺度值函数近似之间交替的算法。
提出了一个交错的双mdp模型，启发了电网可靠性管理的层次决策问题。
提出的IAPI算法在改进DA策略和学习RT可靠性值之间交替使用。
我们实验中的IEEE RTS-96网络是一个足够大的网络，可以捕获真实网络中出现的计算复杂性。
模型可以适用于其他需要高可靠性和可持续性的不同时间尺度的具有层次决策结构的重要应用。
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