10.1.2 强化学习在控制策略优化中的应用

文档摘要

10.1.2 强化学习在控制策略优化中的应用 10.1.2 强化学习在控制策略优化中的应用在电力系统日益复杂、可再生能源占比持续攀升的背景下，传统基于规则或模型预测的控制策略正面临前所未有的挑战。如何在高维、非线性、时变且部分可观测的环境中，实现对电网频率、电压、潮流等关键状态的快速、鲁棒、自适应调控？强化学习（Reinforcement Learning, RL）以其“试错—反馈—优化”的核心机制，为这一难题提供了极具潜力的解决路径。本文将深入探讨强化学习在电力系统控制策略优化中的具体实现方法，从问题建模、算法选型、环境构建、训练技巧到部署验证，层层递进，力求为工程实践者提供一套可操作、可复现、可调优的技术路线。