Model-Data Hybrid-Driven Real-Time Optimal Power Flow: A Physics-Informed Reinforcement Learning Approach

With the rapid development of artificial intelligence technology, DRL has shown great potential in solving complex real-time optimal power flow problems of modern power systems. Nevertheless, traditional DRL methodologies confront dual bottlenecks: (a) suboptimal coordination between exploratory beh...

முழு விளக்கம்

சேமிக்கப்பட்டது:

நூற்பட்டியல் விவரங்கள்
முதன்மை ஆசிரியர்கள்:	Ximing Zhang, Xiyuan Ma, Yun Yu, Duotong Yang, Zhida Lin, Changcheng Zhou, Huan Xu, Zhuohuan Li
வடிவம்:	Artigo
மொழி:	Inglês
வெளியிடப்பட்டது:	MDPI AG 2025-07-01
தொடர்:	Energies
பொருள்கள்:	deep reinforcement learning (DRL) real-time optimal power flow (RT-OPF) physics-informed neural network (PINN) physics-informed reinforcement learning (PIRL)
ஆன்லைன் அணுகல்:	https://www.mdpi.com/1996-1073/18/13/3483
குறிச்சொற்கள்:	குறிச்சொல்லை சேர்க்கவும் டாக்‌ஸ் இல்லை, இந்த பதிவுக்கு குறிச்சொல் சேர்க்கும் முதல் நபராக இருங்கள்!

Model-Data Hybrid-Driven Real-Time Optimal Power Flow: A Physics-Informed Reinforcement Learning Approach

ஒத்த வளங்கள்