-
-
...这仍然是一项艰巨的任务。近来，机器学习领域中出现了深度学习，在广泛的领域中均取得了令人印象深刻的性能从图像分类到机器翻译的各种任务。深度学习模型在电力负荷预测问题中的应用正在引起研究人员和整个行业的兴...
-
-
为了实现IPCC气候目标，世界范围内的电力系统正在通过脱碳和交通运输和供热等社会其他部门的电气化而以多种方式发生变化。这些根本性变化的结果是，未来运营电力网络面临的挑战越来越大。当前依赖于将网络实时保持在...
-
-
这是对PSCAD仿真产生的时间序列的波形数据，进行深度学习分类。基于深度学习模型ResNet和FCN对PSCAD生成的时间序列的电力系统仿真波形的数据集上训练了分类器。
-
-
Grid2Op是考虑了模块化的特点，可以执行powergrid操作。 Grid2Op替代了pypownet，该平台是用于学习运行电力网络L2RPN的库。该框架允许执行大多数Powergrid操作，可以修改发电机的设定值到减载，执行维护操作或修改Powergrid的拓扑解决...
-
-
基于深度确定性策略梯度算法的电机控制电动机用于许多应用中，他们的效率在很大程度上取决于他们的控制。其中其他PI方法或模型预测控制方法是在科学文献和工业实践中众所周知。一个一种新颖的方法是使用强化学习（RL...
-
-
...坦福培训教程。需要OpenDSS并使用Python-OpenDSS COM接口需要深度学习的RL框架：OpenAI stable-baselines, gym需要NN框架： TensorFlow（1.stable-baseline，2.Keras（keras-rl2）如果大家感兴趣可以参加世界AI电力大赛。
-
-
...他超参数设置（使用的参数在Train_Agent_discrete.py内部）。深度学习运行电力网络WCCI 2020竞赛-一种可能的解决方案
