[发明专利]一种可分布式能源并网与储能优化选择方法

权利要求书

1.一种可分布式能源并网与储能优化选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集待调度的电网区域的历史用电数据和待调度的电网区域的历史电价C_t，其中，用电数据为企业用电的有功功率数据{P_L，t}；

S2、建立深度确定性策略梯度模型，并初始化其参数；

S3、定义企业用户的电能优化指标；

S4、求取给定用电设备下的基准控制策略数据；

S5、基于基准控制策略数据，训练深度确定性策略梯度模型的参数；

S6、结合企业用户的的电能优化指标，对深度确定性策略梯度模型进行在线优化训练；

S7、将步骤S6在线优化训练完成的深度确定性策略梯度模型求取最优解，并根据最优解，对储能电站展开相应的控制，以控制储能设备的充放电功率，当到达下一小时时，返回步骤S4，继续进行优化调度。

2.根据权利要求1所述的一种可分布式能源并网与储能优化选择方法，其特征在于，所述步骤S2中，建立的深度确定性策略梯度模型包括评判网络、目标评判网络、执行网络、目标执行网络；

初始化深度确定性策略梯度模型中评判网络的参数θ^Q、目标评判网络的参数θ^Q′、执行网络的参数θ^μ、目标执行网络的参数θ^μ′，其中，

θ^Q＝θ^Q′

θ^μ＝θ^μ′

且：

||θ^Q||_∞≤0.1

||θ^μ||_∞≤0.1

θ^Q和θ^μ的元素均匀分布。

3.根据权利要求2所述的一种可分布式能源并网与储能优化选择方法，其特征在于，所述步骤S3中，定义一个企业用户的电能优化指标具体包括：

J＝J₁+J₂+J₃+J₄

其中，T为调度的时间区间，C_con为蓄电池的建造成本，N_cycle为蓄电池可循环充放电的次数，C_cap为蓄电池容量，μ为罚函数系数，β为蓄电池的期望平均电量，J₁为用户电价的指标项、J₂为考虑蓄电池寿命的指标项、J₃为限制电网取电最大功率的指标项、J₄抑制蓄电池过充和过放的指标项，J为总的指标项，P_b，t为蓄电池的充放电功率，正数为放点，负数为充电，η_c为蓄电池的充电效率，η_d为蓄电池的放电效率，SoC_t为蓄电池的荷电状态，E_b，rate为蓄电池的额定电量。