轻量级感知网络学习下风水互补发电系统调节性能分析

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摘 要：为实现复杂风速环境下电网功率与频率快速维持平稳状态的目的，提出一种基于轻量级感知网络的深度强化学习算法。该算法在深度确定性策略梯度算法基础上，设计电网频率变化与功率波动幅值为奖励函数，用于获取突变风速与高斯白噪声风速环境下的最优控制策略，并引入一种具有感知能力的轻量级深度神经网络，利用其延后降采样操作和压缩特性进一步提升算法响应速度。（剩余14077字）

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