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图深度强化学习在配电网故障恢复中的应用研究
目录
图深度强化学习在配电网故障恢复中的应用研究（1）．．．．．．．．．．．．4
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2图深度强化学习的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3配电网故障恢复的现状与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
图深度强化学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1基本原理介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2已有研究成果综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
配电网故障恢复问题描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.1故障类型及影响分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2目标函数设定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
图深度强化学习算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.1基于图神经网络的算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2深度Q-learning算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
实验设计与数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.1实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
5.2数据集来源与处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
6.1算法性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
6.2对比实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
总结与未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
7.1主要发现与结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
7.2研究不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
图深度强化学习在配电网故障恢复中的应用研究（2）．．．．．．．．．．．29
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
图深度强化学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
2.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2强化学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.3图深度学习简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.4图深度强化学习框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
配电网故障恢复问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.1配电网故障恢复概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.2故障恢复挑战与需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.3配电网故障恢复模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
图深度强化学习在配电网故障恢复中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．45
4.1图深度强化学习模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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