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近日，我校机械与电气工程学院、电力系统广域测量与控制四川省重点实验室胡维昊教授团队，在国际期刊《IET Renewable Power Generation》上发表了题为“A novel deep reinforcement learning enabled agent for pumped storage hydro-wind-solar systems voltage control”的研究论文，由于论文的新颖性，当选为当期封面（Front Cover）。
我校机电学院2019级硕士生黄琴为该论文的第一作者，其导师胡维昊教授为该论文的唯一通讯作者，机电学院黄琦教授、丹麦奥尔堡大学柳州、陈哲教授为合作者，电子科技大学为第一署名单位。该工作受到了国家重点研发计划的资助。
风能和太阳能在电力系统中的大规模渗透，可再生能源的随机性和不确定性增加了系统运行的的非线性问题，严重影响电力系统的运行质量。深度强化学习算法能在高维连续空间中提取高阶数据特征，常用于动态不确定环境中检索目标并获得最优策略。因此深度强化学习在电力系统稳定控制等方面具有较大的潜在应用价值。在此背景下，该论文采用抽水蓄能水电站快速跟踪负荷变化，通过深度强化学习算法获取灵活可靠地运行调度策略以平衡系统潮流问题。
《IET Renewable Power Generation》是工程技术领域的国际专业学术组织英国工程技术学会旗下著名期刊，主要发表风力发电技术和系统、光电、太阳能热发电、地热能、燃料电池等领域的最新研究进展，是中科院二区期刊。
论文链接：https://doi.org/10.1049/rpg2.12311
封面链接：https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1049/rpg2.12353
编辑：肖洁 / 审核：林坤 / 发布：陈伟
