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适于电力系统的深度强化学习方法探索张翔昱1902电气工程学院，东南大学2024年10月@江苏省电工技术学会前期相关研究概况关注问题学习辅助型优化求解(无模型)强化学习电力系统中具有模型预测控制+值函数学习（用作终端成本）适于电力系统的策略训练方法：强时序相关性学习加速型ADMM:利用循环神经网络预测全局-局部两阶段策略搜索的多步决策优化问题。ADMM的收敛轨迹基于课程学习的策略搜索超算集群中的强化学习训练可微规划(Differentiable Programming)强化学习优势发掘（如端到端考传统优化方法虑不确定性的优化问题)问题基于多代理强化学习的分布式优模型预测控制(MPC)原始对偶可微预测控制（考虑显式约束、化问题基于模型的策略训练)基于纯数据无探索的强化学习传统基于优化方法基于学习型优化方法混合式算法+最优性保障快速实时响应显式约束表达+对系统模型形式无要求+结合两者优势系统模型可能需简化学习需要大量数据需实时计算最优性、约束无法严格保障
