【時間】2024年10月16日（周三）下午14：30 開始

【地點】線下講座，9B406會議室

【主題】分布式能源系統中基于深度強化學習的數據傳輸策略

【主講人介紹】

    曲春曉 特聘副教授，主要從事物理信息融合系統、網絡化控制系統、電力傳感網、智能化數據調度

【内容簡介】

    在智能電網背景下，分布式能源控制被建模為物理信息融合系統，旨在通過信息技術實現電力網絡的高效感知、信息處理、傳輸以及電壓動态控制。主電網上的分布式電壓傳感器利用無線通信鍊路調度電壓偏離數據，并将其傳送至控制器，以精确調節輸出電壓。研究表明，通信資源的開銷對電壓穩定性具有邊際效應，因此将電壓穩定性與通信資源的優化相結合，可以有效提升系統的資源利用效率。在智能化數據調度方面，啟發式地動态感知并控制系統的電壓穩定性仍然處于研究的初步階段。先前的研究比較了數據流量調度和傳感器多播能力對電壓穩定性的影響。本研究将通信鍊路數量定義為資源成本，利用深度強化學習中的雙深度Q網絡（DDQN）架構，提出了一種動态平衡電壓穩定控制能力與通信資源開銷的優化數據傳輸方案。同時，在固定通信成本的前提下，通過深度确定性策略梯度（DDPG）架構，學習電壓狀态偏差和虛拟隊列有效信息特征，以動态調整非均衡資源分配策略，從而提升分布式能源系統的電壓穩定性。

誠摯歡迎廣大師生參加。