【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统，更为具体地讲，涉及一种基于代理模型和深度强化学习的综合电力供热系统的电热协同调度优化方法。
技术介绍
1、排放大量二氧化碳是全球变暖的主要原因，这是人类面临的重大问题。可再生能源发电机可以降低二氧化碳的排放。为了应对可再生能源的间歇性特性并入发电系统会给系统运营商带来电压闪烁等挑战以及拥塞的问题，可以采取更经济、灵活和可靠的措施去解决。
2、过去提出的综合电力供热系统(iehs)调度方法，比如基于引力搜索方法的iehs调度策略、基于布谷鸟搜索的调度策略和采用遗传算法进行优化都是短期调度，通常需要很高的计算效率，而大多数智能算法都有很高的计算负担，会阻碍他们的实施。为了处理不确定性，提出了随机规划策略和鲁棒优化。这些优化方法都依赖于电网和供热网络的物理模型的准确了解，但线路参数和拓扑结构通常不为操作人员所知。
3、近年来，随着人工智能的发展，提出了各种基于机器学习的综合能源系统优化控制策略，其中强化学习最适合用于控制和优化问题。rl算法的实施分为两个阶段：离线训练和在线执行。由于rl代理只能...
【技术保护点】
1.一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法，其特征在于，所述综合电力供热系统IEHS的动态能量转换的目标函数及约束条件为：
3.根据权利要求1所述的一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法，其特征在于，所述构建基于稀疏变分高斯过程的代理模型的过程为：
4.根据权利要求1所述的一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法，其特征在于，所述使用了有限时间步长的马尔可夫决策过程建立深度强化学习模型的过程为：
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法，其特征在于，所述综合电力供热系统iehs的动态能量转换的目标函数及约束条件为：
3.根据权利要求1所述的一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法，其特征在于，所述构建基于稀...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈泰龙，吕磊，廖萍，徐传薇，冯文韬，李龙胜，蒋何，张乐，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司信息通信公司，
类型：发明
国别省市：
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