基于强化学习的微电网能源调度策略及优化

• 作者: 刘金华 周文辉 柯钟鸣
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 微电网 经济效益 系统优化 碳排放 强化学习
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-040

摘要

针对微电网中能源调度的经济效益、充电效率优化、系统负荷波动以及碳排放问题,提出将强化学习运用到微电网调度中,通过建立一个完整的微电网模型,使强化学习在不断迭代过程中得到最优策略,同时达到经济效益趋向最大化、充电功率相对稳定、系统负荷波动减少、碳排放量达到最小化这4个联合优化目标.仿真结果表明,采用的控制策略既能很好地实现经济效益最大化收敛、碳排放量最小化收敛,同时又能使得充电功率相对稳定,微电网的负荷也能减少,极大地提高了系统的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周文辉	电子科技大学中山学院	50	161	8.0	9.0
2	刘金华	电子科技大学中山学院	35	137	6.0	10.0
3	柯钟鸣	电子科技大学中山学院	1	0	0.0	0.0