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Fractional-order fuzzy reinforcement learning-based load frequency controller
DOI:10.1016/j.asoc.2025.114490.png)
摘要
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• 提出了新型分数阶模糊强化学习算法。
• 模糊逻辑与分数阶动力学的融合改进了强化学习。
• 对所提方法、PSO、GA和TD3进行了全面比较。
• 非线性系统考量提供了电力系统的真实仿真。
• 测试了在各种负荷-发电条件下的性能。
期刊
IF:
6.6
论文数:
1.4W
被引数:
4.8W
机构
引用论文
Optimizing load frequency control in isolated island city microgrids: a deep graph reinforcement learning approach with data enhancement across extensive scenarios优化孤立岛屿城市微电网的负荷频率控制:一种跨广泛场景的数据增强深度图强化学习方法。Front. Energy Res. 12, 1384995
Novel efficient deep reinforcement learning-based load frequency control for isolated microgrid基于深度强化学习的孤立微网新型高效负荷频率控制
AIP Advances
IF0
A novel honey badger algorithm based load frequency controller design of a two-area system with renewable energy sources一种基于蜜獾算法的含可再生能源的两区域系统负荷频率控制器设计

