【技术实现步骤摘要】
本申请属于故电网，更具体地说，涉及基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法。
技术介绍
1、电力系统作为现代社会的重要基础设施之一，其运行状态直接关系到经济发展和社会稳定。在电力系统中，电网调度是确保电力系统安全、稳定和高效运行的关键环节。然而，随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长，传统的电网调度方法已经难以满足复杂、大规模电网的要求。
2、当前，针对电网调度优化的技术方案主要包括基于规则的静态调度方法和基于数学模型的优化算法。基于规则的静态调度方法往往依赖于经验和固定的规则，如按照负荷预测结果制定调度计划，或者根据历史数据设定阈值进行安全控制。
3、基于规则的静态调度方法在处理电网大规模和复杂性方面存在一定的局限性，往往无法达到最优的调度效果。而基于数学模型的优化算法虽然能够提供更精确的调度方案，但计算复杂度较高，难以在实时环境中快速求解。
4、传统的调度方法往往缺乏灵活性和实时性，无法有效应对电网运行状态的动态变化。在电力系统中，实时性是至关重要的，因为任何延迟或错误都可能导致电网不稳定甚至
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1.基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，所述节点潮流方程如下：
4.根据权利要求2所述的基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，所述非线性方程组如下：
5.根据权利要求1所述的基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，所述调度目标以最小成本为调度目标，目标函数如下：
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【技术特征摘要】
1.基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，所述节点潮流方程如下：
4.根据权利要求2所述的基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，所述非线性方程组如下：
5.根据权利要求1所述的基于最优性保证的多智能体强化学习调度方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：林志达，张喜铭，徐欢，邵彦宁，高松川，
申请(专利权)人：林志达，
类型：发明
国别省市：
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