【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电气工程，具体涉及一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法。
技术介绍
1、微电网是指一个小范围内独立运行的电力系统，它可以独立于主电网运行，也可以与主电网连接并共享能源。可再生能源的不确定性和负荷需求的波动性会给微电网带来能量波动问题。
2、微电网优化调度是一种重要的策略，可以有效解决功率波动问题，确保微电网内的可再生能源和能源负荷之间的平衡。在以前的研究中，利用先进的负荷预测模型，可以预测未来一段时间内的负荷需求，这些预测用于优化调度决策，以确保足够的电能供给。类似地，精确的可再生能源(如太阳能和风能)出力的预测也是必不可少的。这些预测可用于确定何时和多少可再生能源将可用，从而有助于功率的分配。但预测中会出现误差问题，影响调度决策的准确性。同时通过启动备用发电机、调整负荷或储能系统的操作等也有助于平衡能源供需。
3、传统算法可以用来解决微电网优化调度问题，尤其是在复杂性较低或计算资源受限的情况下。传统算法包括线性规划、整数规划、贪婪算法、遗传算法等，这些传统算法可以单独或结合使用，具体取决于...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法，其特征在于，微电网储能优化调度模型的目标函数如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法，其特征在于，微电网储能优化调度模型的约束条件如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法，其特征在于，将微电网的储能优化调度问题转化为一个MDP，定义强化学习问题的核心要素：状态空间、行动空间、奖励函数，MDP提供一种形式化的方法来表示...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法，其特征在于，微电网储能优化调度模型的目标函数如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法，其特征在于，微电网储能优化调度模型的约束条件如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度强化学习的微电网储能优化调度方法，其特征在于，将微电网的储能优化调度问题转化为一个mdp，定义强化学习问题的核心要素：状态空间、行动空间、奖励函数，mdp提供一种形式化的方法来表示问题，并用于建立微电网优化问题的数学模型；调度智能体...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓立，环加飞，王伟，张伟韬，
申请(专利权)人：国家电网有限公司华北分部，
类型：发明
国别省市：
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