基于深度强化学习的水库群供水优化调度研究  

Research on optimal operation of reservoir group water supply based on deep reinforcement learning

作　　者：王璠 王晓淋 WANG Fan;WANG Xiao Lin

机构地区：[1]宁波弘泰水利信息科技有限公司,浙江宁波31500 [2]宁波市水利水电规划设计研究院有限公司,浙江宁波315000

出　　处：《水利技术监督》2024年第7期198-202,240,共6页Technical Supervision in Water Resources

摘　　要：水库群供水优化调度是一个复杂、动态系统,传统优化方法在解决高维空间方面存在局限性,深度强化学习(DRL)则能够通过智能体与环境交互来学习最优策略。为了证明DRL在供水优化调度中的高效性,首先介绍其工作原理以及应用方法,然后提出了一个基于DQN算法的多水库供水系统案例研究,并将其性能与传统优化方法进行比较。结果表明,DRL可以提高水库群供水调度的效率和性能,为解决水库群优化调度问题提供了新方法和指导。

关 键 词：深度强化学习 深度Q网络 多水库供水 优化调度 

分 类 号：TV213.9[水利工程—水文学及水资源]