[发明专利]基于强化学习的数字孪生配网故障场景生成方法及系统在审
| 申请号： | 202310681340.4 | 申请日： | 2023-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN116933619A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张子谦;陈俣;李盛盛;储惠;李莉;王沈亮 | 申请（专利权）人： | 南京南瑞信息通信科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/092;G06N7/01;G06N3/0464;H02J3/00;G06F113/04;G06F111/08;G06F111/04 |
| 代理公司： | 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙) 11689 | 代理人： | 郑直 |
| 地址： | 210016 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于强化学习的数字孪生配网故障场景生成方法及系统，其特征在于，方法包括：步骤1，获取实时配网设备设施数据；步骤2，结合马尔科夫决策过程搭建数字孪生配网故障场景的深度强化学习模型；步骤3，基于搭建的所述数字孪生配网故障场景的深度强化学习模型，利用近端策略优化算法对配网数字孪生场景构建展开离线训练；步骤4，将训练好的模型应用于数字孪生配网中，以生成故障场景。方法通过马尔科夫决策过程搭建数字孪生配网故障场景的深度强化学习模型，并利用近端策略优化算法对配网数字孪生场景构建展开离线训练以获得检测故障的精确模型，从而实现高概率故障场景的生成。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 数字 孪生 故障 场景 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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