论文摘要
针对含光伏发电的微电网系统储能调度问题,文章提出了一种基于深度强化学习的微电网储能系统调度策略。为了分析不同场景组合模型对微电网储能调度策略的影响,以住宅用户微电网系统为例,构建了微电网调度问题环境模型。选取两种电价方式和3种场景进行理论分析,利用深度卷积神经网络（DCNN）提取微电网调度时间序列信息特征,以Q值强化学习机制实现微电网储能调度策略。研究结果表明,对于不同电价方式的场景,强化学习算法都能充分发挥模型的自主性,主动学习环境信息,获得最优调度策略。其中,实时电价方式下"光伏预测量+时间序列信息"的场景组合使微电网获得最大运行收益。与无干扰场景相比,在加入20%光伏发电量的随机干扰场景下,文章所建立的基于强化学习的场景组合模型使微电网获得的运行收益的偏差仅为2.5%。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王亚东,崔承刚,钱申晟,杨宁,陈辉,奚培锋
关键词: 微电网,储能调度,强化学习,神经网络,控制策略
来源: 可再生能源 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,农业科技
专业: 电力工业
单位: 上海电力学院,上海市智能电网需求响应重点实验室
基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目(51607111),上海市科委地方院校能力建设项目(15160500800),上海市科委计划项目(18DZ1203502),上海市人保局人才专项(2017116)
分类号: TM73
DOI: 10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2019.08.018
页码: 1220-1228
总页数: 9
文件大小: 903K
下载量: 810
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