【摘 要】
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电热综合能源系统的能量管理关系到园区的经济效益与多能互补能力，但面临新能源出力随机性和用户负荷不确定性的挑战。本文首先构建电热综合能源系统能量管理问题的数学模型，将各供能子系统赋能为智能体，基于DDPG算法建立综合考虑子系统实时用能负荷、分时电价及各设备出力的系统能量管理模型。其次，采用联邦学习技术，在训练过程中交互三个子系统的能量管理模型梯度参数对模型的训练效果进行协同优化，打破数据壁垒的同时保
【基金项目】
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高可再生能源渗透率下考虑储能的需求侧管理关键技术研究（5226SX21N036）；
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电热综合能源系统的能量管理关系到园区的经济效益与多能互补能力，但面临新能源出力随机性和用户负荷不确定性的挑战。本文首先构建电热综合能源系统能量管理问题的数学模型，将各供能子系统赋能为智能体，基于DDPG算法建立综合考虑子系统实时用能负荷、分时电价及各设备出力的系统能量管理模型。其次，采用联邦学习技术，在训练过程中交互三个子系统的能量管理模型梯度参数对模型的训练效果进行协同优化，打破数据壁垒的同时保护各子系统数据隐私。最后，算例分析验证了本文所构建F-DDPG能量管理模型对园区系统经济效益的有效提升。
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