arXiv eess.SY 系统与控制· Pooja Algikar, Stefano Fenu, Kumarsinh Jhala, Siby Plathottam·2026-10-14 12:00· 6 小时前AI 评分37

基于博弈论强化学习的虚拟电厂拓扑无关防御方法研究

Game-Theoretic Reinforcement Learning based Topology-Agnostic Defense for Virtual Power Plants

AI 导读

该论文提出一种面向虚拟电厂（VPP）运营的分布式能源资源的混合扰动式网络物理防御方法，将博弈论规划与无模型强化学习（RL）结合在贝叶斯信念更新框架下，无需访问馈线拓扑、线路参数或开关配置。