Conventional techniques to handle t

Conventional techniques to handle these problems often suffer from the curse of dimensionality and somewhat heuristic methods which tend to give nonoptimal solutions. Therefore, system stochasticity and dynamic interdepen¬dence lead to unstable, nonfeasible, and nonoptimal solutions.
In DSOPF, the efficient optimization technique typically based on two-stage action and critic networks are used to achieve:
• Multi objective, time-dependent optimization for complex systems
• Optimal scheduling subject to technical constraints of the plant or system
• Adaptation to perturbation of power system dynamics over time
• Adaptation to varying random noise, uncertainties, and/or missing or corrupted measurements
• Adaptation to changes in system structure while distinguishing between observ¬able and unobservable measurements

Kết quả (Việt) 1:

Các kỹ thuật thông thường để xử lý những vấn đề này thường bị lời nguyền của chiều và một chút phương pháp heuristic mà có xu hướng cho nonoptimal giải pháp. Do đó, Hệ thống stochasticity và interdepen¬dence động dẫn đến giải pháp không ổn định, nonfeasible và nonoptimal.Trong DSOPF, các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả thường dựa trên mạng lưới nhà phê bình và hai giai đoạn hành động được sử dụng để đạt được:• Đa mục tiêu, phụ thuộc vào thời gian tối ưu hóa cho các hệ thống phức tạp• Lập kế hoạch tối ưu phải được các khó khăn kỹ thuật của nhà máy hoặc hệ thống• Thích ứng với các nhiễu loạn điện hệ thống động lực theo thời gian• Thích ứng với tiếng ồn khác nhau ngẫu nhiên, không chắc chắn và / hoặc các đo đạc thiếu hoặc hỏng• Thích nghi với những thay đổi trong hệ thống cấu trúc trong khi phân biệt giữa observ¬able và đo đạc unobservable

Kết quả (Việt) 2:

Kỹ thuật thông thường để xử lý những vấn đề này thường bị lời nguyền của chiều và phương pháp hơi heuristic, mà có xu hướng cung cấp cho các giải pháp nonoptimal. . Do đó, hệ thống stochasticity và interdepen¬dence dẫn động đến các giải pháp ổn định, nonfeasible, và nonoptimal
Trong DSOPF, các kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả thường dựa trên mạng lưới hoạt động và phê bình hai giai đoạn được sử dụng để đạt được:
• Mục tiêu đa, tối ưu hóa phụ thuộc thời gian cho hệ thống phức tạp
• Tối ưu lịch chịu hạn chế kỹ thuật của nhà máy hoặc hệ thống
• Thích ứng với nhiễu loạn của động lực học hệ thống điện theo thời gian
• Thích ứng với biến đổi tiếng ồn ngẫu nhiên, không chắc chắn, và / hoặc mất tích hoặc các phép đo bị hỏng
• Thích ứng với những thay đổi trong cấu trúc hệ thống trong khi phân biệt giữa đo observ¬able và không quan sát được