[发明专利]一种考虑源荷不确定性下微电网能量调度的深度强化学习方法在审
| 申请号： | 202211596746.4 | 申请日： | 2022-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN116247648A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 王坤;马冲冲;周涉宇;王洪良;兰洲;李子明;鲁赛;冯昌森 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;浙江工业大学 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06N3/0442;G06N3/08;H02J3/28;H02J3/38;H02J3/46 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 孙家丰 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种考虑源荷不确定性下微电网能量调度的深度强化学习方法，在微电网优化运行问题的基础上建立相应的马尔可夫决策模型；针对模型环境中光伏和负荷的随机特性，利用长短期记忆(LSTM)神经网络对其状态转移的不确定性进行建模、学习历史光伏和负荷时序数据特征，得到有效的预测模型；基于LSTM神经网络和深度确定性策略梯度算法(DDPG)构建微电网能量优化求解框架，并经过模型训练得到最优能量调度策略网络。本发明有效避免了连续调度动作离散化对调度策略的影响，可以对微电网做出实时的调度策略，能够有效应对随机变量的影响，提升了微电网运行的经济性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 考虑 不确定性 电网 能量 调度 深度 强化 学习方法 | ||
【主权项】：
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