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在CPS指令动态分配过程中,应用单智能体Q(λ)算法下的CPS合格率虽然可以满足要求,但还存在收敛速度较慢、寻优空间较小等问题。为此,提出应用多智能体相关均衡强化学习的方法来弥补单智能体强化学习的不足。根据调频时延将AGC机组分成煤电、气电和水电等类型,对CEQ(λ)应用于这n类智能体组成的CPS调节指令动态分配进行研究分析。标准两区域模型及南方电网模型仿真研究表明:多智能体CEQ(λ)算法适用于随机、机组组合复杂的互联电网CPS指令动态最优分配,能有效提高系统的适应性、鲁棒性和CPS考核合格率。