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强化学习框架以高鲁棒性解决电网拥堵问题

研究人员开发了一个新的强化学习框架来管理低压电网中的拥堵，以应对日益增长的光伏发电、电动汽车充电和热泵使用带来的挑战。该方法将拥堵检测与控制分离，使用随机森林预分类器和Actor-Critic控制器。该系统在一个真实的低压电网上进行了模拟未来运行条件的测试，结果表明该系统在降低违规幅度方面非常有效，对测量噪声具有高度鲁棒性，即使在电网模型存在一定不匹配的情况下也能保持性能。