Feasibility Constrained Online Calculation for Real-Time Optimal Power Flow: A Convex Constrained Deep Reinforcement Learning Approach

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标题	Feasibility Constrained Online Calculation for Real-Time Optimal Power Flow: A Convex Constrained Deep Reinforcement Learning Approach 实时最优潮流可行性约束在线计算：凸约束深度强化学习方法相关领域马尔可夫决策过程数学优化经济调度强化学习计算机科学解算器电力系统最优控制熵最大化最大化马尔可夫过程功率（物理）最大熵原理数学人工智能统计物理量子力学
网址	https://doi.org/10.1109/tpwrs.2022.3220799
DOI	10.1109/tpwrs.2022.3220799 doi
其它	期刊：IEEE transactions on power systems 作者：Ahmed Rabee Sayed; Cheng Wang; H. Anis; Tianshu Bi 出版日期：2023-11-01
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