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摘要
本发明提供了一种基于深度迁移学习和Stackelberg博弈的电力系统实时供需互动方法,该方法基于Stackelberg博弈对策,构建了同时实现供需侧利益最大化的电力系统实时供需互动模型。并针对所构建的模型,提出了一种基于深度迁移学习的优化算法。该算法基于强化学习机制,对数学模型的依赖程度低,可求解含阀点效应的电力系统非凸供需互动模型；适用于Stackelberg博弈对策构建的分布式框架；并且可以通过深度神经网络有效利用历史优化任务的遗留信息进行迁移学习,明显提升新优化任务的求解速度,可快速高效地求解实时供需互动模型。
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