【摘 要】
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针对含光伏发电的微电网系统储能调度问题,文章提出了一种基于深度强化学习的微电网储能系统调度策略。为了分析不同场景组合模型对微电网储能调度策略的影响,以住宅用户微电
【机 构】
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上海电力学院,上海市智能电网需求响应重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(51607111);上海市科委地方院校能力建设项目(15160500800),上海市科委计划项目(18DZ1203502);上海市人保局人才专项(2017116)
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针对含光伏发电的微电网系统储能调度问题,文章提出了一种基于深度强化学习的微电网储能系统调度策略。为了分析不同场景组合模型对微电网储能调度策略的影响,以住宅用户微电网系统为例,构建了微电网调度问题环境模型。选取两种电价方式和3种场景进行理论分析,利用深度卷积神经网络(DCNN)提取微电网调度时间序列信息特征,以Q值强化学习机制实现微电网储能调度策略。研究结果表明,对于不同电价方式的场景,强化学习算法都能充分发挥模型的自主性,主动学习环境信息,获得最优调度策略。其中,实时电价方式下"光伏预测量+时间
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