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摘要:
针对智能楼宇微网系统存在的非线性、时变、分布式发电不确定性等导致的建模困难问题,提出了一种基于启发式动态规划(Heuristic Dynamic Programming,HDP)的储能系统调度算法.在考虑储能系统寿命、用户实时电价(Residential Real-Time Price,RRTP)的基础上根据天气分类使用两种神经网络来训练HDP模型,使得它能够适应自身所在环境而进行自我更新.通过与微分进化算法的对比分析,结果表明,所提出的储能优化调度算法能够有效地节约用电成本、避免蓄电池深度充放电,具有良好的经济收益;在与环境的学习过程中逐步寻求最优解的特性使得该算法对模型依赖度低,有效缓解了建模困难问题;在均衡负载、削峰填谷方面也起到了较好的效果.
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文献信息
篇名 考虑天气类型的新型HDP智能楼宇储能优化调度
来源期刊 电测与仪表 学科 工学
关键词 启发式动态规划 智能楼宇 实时电价 储能系统
年,卷(期) 2019,(15) 所属期刊栏目 智能电网
研究方向 页码范围 41-46,90
页数 7页 分类号 TM73
字数 4075字 语种 中文
DOI 10.19753/j.issn1001-1390.2019.015.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周步祥 四川大学电气信息学院 121 1391 19.0 33.0
2 张烨 四川大学电气信息学院 13 46 4.0 6.0
3 魏金箫 四川大学电气信息学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
启发式动态规划
智能楼宇
实时电价
储能系统
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
电测与仪表
半月刊
1001-1390
23-1202/TH
大16开
哈尔滨市松北区创新路2000号
14-43
1964
chi
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