迁移学习助力大规模复杂电网风险调度：细菌觅食算法与强化学习结合

针对大规模复杂电网的风险调度问题，本文引入迁移学习，有效地利用历史优化信息。应用细菌觅食算法的寻优特性和强化学习的自学习能力相结合的求解方法，并通过知识迁移技术提高在线学习速度。

电网运行状态数据可以用于训练模型，通过监测电网运行状态，及时发现风险并进行调度。同时，可以将不同地区的电网数据进行迁移学习，提高模型的泛化能力和适应性。此外，还可以结合机器学习和物联网技术，实现对电网设备的智能监控和预测维护，提高电网的可靠性和安全性。