Abstrakt. I detta dokument undersöks användningen av förstärkningsinlärning i elkraftsystemets nödstyrning. Tillvägagångssättet består av att använda numeriska simuleringar tillsammans med on-policy Monte Carlo kontroll för att fastställa en diskret switching kontroll lag för att trippa generatorer för att undvika förlust av synkronism. Det föreslagna tillvägagångssättet är testat på en modell av ett verkligt storskaligt kraftsystem och resultaten jämförs med en kvasioptimal kontrolllag som utformats genom ett brute force tillvägagångssätt för detta system.
I REF undersöktes användningen av RL i elkraftsystem med slutet kretslopp för nödstyrning.
Application of reinforcement learning to electrical power system closed-loop emergency control
{'venue': 'in Proceedings of PKDD’2000', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}