[发明专利]基于场景和深度强化学习的虚拟电厂经济调度方法

摘要

一种基于场景和深度强化学习的虚拟电厂经济调度方法，解决了现有虚拟电厂经济调度方法通用性差的问题，属于智能电网经济调度领域。本发明包括：S1、建立虚拟电厂经济调度的目标函数及相应约束条件，使电力系统正常运行；S2、根据设定阈值对历史数据进行分类，分为极端场景的数据和常态场景的数据；S3、利用生成式对抗网络GAN分别对极端场景的数据和常态场景的数据进行扩充，获取极端场景数据集和常态场景数据集；S4、利用深度确定性策略梯度算法，分别以极端场景数据集及常态场景数据集作为训练集，对神经网络进行训练，求解目标函数的参数，确定虚拟电厂经济调度策略。使具有储能和接入配电网的虚拟发电厂(VPP)在不确定条件下稳定运行。