风电机组功率预测建模方法及装置
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风电机组功率预测建模方法及装置
来源:北方有色网
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简介: 本公开提供一种风电机组功率预测建模方法及装置。包括:初始化各种参数和状态,包括奖励机制R,衰减因子γ;学习速率α;贪婪因子ε;Q表;状态S=S0;π策略;根据ε‑greedy策略πε执行操作a=πε(S);根据奖励机制R的计算方法获得即时奖励rt;利用新计算的评价函数Q更新Q表,并将当前状态设置为St=St+1;重复上述步骤,直到满足迭代终止条件,得到风电机组功率预测强化学习模型;基于数字孪生技术,对所述风电机组功率预测强化学习模型进行实时更新。通过强化学习算法,有效提高了功率预测模型的精度。借助数字孪生技术,改善风电机组功率预测精度。
本公开提供一种风电机组功率预测建模方法及装置。包括:初始化各种参数和状态,包括奖励机制R,衰减因子γ;学习速率α;贪婪因子ε;Q表;状态S=S0;π策略;根据ε‑greedy策略πε执行操作a=πε(S);根据奖励机制R的计算方法获得即时奖励rt;利用新计算的评价函数Q更新Q表,并将当前状态设置为St=St+1;重复上述步骤,直到满足迭代终止条件,得到风电机组功率预测强化学习模型;基于数字孪生技术,对所述风电机组功率预测强化学习模型进行实时更新。通过强化学习算法,有效提高了功率预测模型的精度。借助数字孪生技术,改善风电机组功率预测精度。
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标签:化学分析
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