【摘 要】
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针对传统输电网规划中对光伏出力不确定性处理中存在的问题,提出一种基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划模型.下层基于学习理论对光储联合系统进行优化,目标为光
【机 构】
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国网山东省电力公司经济技术研究院, 山东 济南 250021电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学) ,山东 济南250061;
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针对传统输电网规划中对光伏出力不确定性处理中存在的问题,提出一种基于学习理论的含光储联合系统的输电网双层规划模型.下层基于学习理论对光储联合系统进行优化,目标为光伏电站长期运行收益最大与计划功率不确定性最小.将下层优化求解得到的光储联合系统计划功率代入上层的输电网规划模型,以线路投资成本、运行成本和弃光成本最小为目标进行规划.最后用改进的IEEE118节点算例验证了光储联合系统可以减小计划功率的不确定性,提高规划结果的可信度.本研究建立的Q学习控制器具有良好的在线学习能力,通过大量数据的学习后能对光储联合系统的计划出力进行有效的指导.
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