针对传统停电检修管控方法具有停电时间长、完成率低的问题,文中基于多智能体强化学习,设计了一套分布式停电检修管控系统的设计方案。在对停电检修系统进行充分研究的基础上,建立基于最近观察的环境生成函数模型,并使用多智能体强化学习预测模型完成了对异常模式的准确识别。采用电网拓扑结构技术对管控软件进行架构,基于标准化的电网模型提出了UML-SVG-XML的电网数据处理流程,以支持分布式的异常检测。通过实验分析可发现,在小样本强化学习模型训练的基础上,该系统可以对电网内部的故障实时隔离且成功率较高。
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