基于迁移学习的电网风险调度优化算法研究

针对大规模复杂电网的风险调度问题，本文提出了一种融合迁移学习、细菌觅食算法和强化学习的求解方法。该方法利用历史优化信息进行知识迁移，提升在线学习速度，并结合细菌觅食算法的寻优特性和强化学习的自学习能力，有效提高电网风险调度效率和准确性。

该方法主要包含以下几个步骤：

1. 利用历史优化信息构建知识库，并通过迁移学习技术将知识迁移到当前调度问题中。
2. 利用细菌觅食算法对当前调度问题进行初始寻优，得到一个较好的初始解。
3. 利用强化学习方法对初始解进行进一步优化，并根据优化结果更新知识库。

测试数据表明，该方法能够有效地提高电网风险调度的效率和准确性，具有较好的应用前景。