数字技术与应用杂志社

摘要：<正>随着智能电网技术的飞速发展，在应对可再生能源波动性、负载不确定性以及实时调度需求的背景下，传统电网调度方法已难以满足日益复杂的运行需求。为解决这些问题，本文结合改进粒子群优化（PSO）与强化学习（RL）技术，提出了一种智能电网自适应调度方法，通过引入高斯精英扰动策略和基于历史最优解的动态调整机制，改进了PSO算法的全局搜索能力，提升电网对不确定因素的应对能力，旨在实现更高效、稳定和环保的电网管理。

专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑

专题： 电力工业;自动化技术

分类号： TM73;TM76;TP18