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深 度 强 化 学 习 在 电 网 实 时 计 划 编 排 中 的 应 用
Jinbo Liu, Xuri Song,
Nan Yang
*
, Xiong Wan, Yu Cai, Yupeng Huang
*
此作品的通讯作者
State Grid Corporation of China
Tsinghua University
科研成果
:
期刊稿件
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同行评审
1
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 '深 度 强 化 学 习 在 电 网 实 时 计 划 编 排 中 的 应 用' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Engineering
Power Grid
100%
Reinforcement Learning
100%
Double Layer
33%
Model Data
16%
Power Engineering
16%
Simulation Environment
16%
Hybrid Model
16%
Chemical Engineering
Reinforcement Learning
100%