【摘 要】
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针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法.首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系
【机 构】
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山东理工大学电气与电子工程学院,山东淄博 255000;中国电力科学研究院(南京),江苏南京 210003
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针对微电网群控制的经济效益、负荷波动以及碳排放问题,提出一种基于改进深度强化学习的智能微电网群运行优化方法.首先,计及分布式电源、电动汽车及负荷特性,提出微电网的系统模型.然后,针对微电网群的运行特点,提出4个系统优化目标和5个约束条件,并且引入分时电价机制调控负荷运行.最后,利用改进深度强化学习算法对微电网群进行优化,合理调控多种能源协同出力,调整负荷状态,实现电网经济运行.仿真结果表明了所提方法的有效性,与其他方法相比,其收益较高且碳排放量较小,可实现系统的经济环保运行.
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