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- 2010
强化学习方法在水火混杂AGC系统中的应用Keywords: 自动发电控制（AGC）,水火混杂系统,非线性,先验知识, Q学习,automatic generation control（AGC）, hydro-thermal hybrid system, non-linearity, prior knowledge, Q -learning Abstract: 多区域互联系统通常是水火电自动发电控制（AGC）机组并存系统，系统的非线性因素及复杂性使得基于线性理论的比例积分调节方式不能适应智能电网的要求。文中针对水轮机系统的非线性特点，将环境知识转化成强化学习算法的先验知识以加快AGC的调整速度。在此基础上，完整阐述了水火电混杂的多区域系统基于强化学习算法的自动发电智能化控制设计思想。为使模型更具一般性，建立了三区域混杂系统仿真模型，仿真结果验证了该方法的可行性
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