基于深度Q学习的电热综合能源系统能量管理

• 作者: 王新迎 赵琦 赵黎媛 杨挺
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 能量管理 综合能源系统 强化学习 深度Q学习网络(DQN)
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 促进清洁能源消纳的综合能源系统关键技术及应用
• 页码范围: 10-18
• 页数: 9页
• 分类号: TM73
• 语种: 中文
• DOI: 10.12204/j.issn.1000-7229.2021.03.002

摘要

能量管理是电热综合能源系统运行优化的重要组成部分.然而,系统中可再生能源出力的波动性以及用户负荷的随机性使得能量优化管理问题充满挑战.针对此问题,文章提出了一种计及可再生能源和负荷需求不确定性的综合能源系统能量管理方法.将电热综合能源系统的能量管理问题表述为转移概率未知的马尔科夫决策过程,定义了系统的状态空间、动作空间和奖励函数.为求解该马尔科夫决策过程,提出了一种基于深度Q学习网络的电热综合能源系统能量优化管理方法.算例仿真表明,所提方法能够自适应地对源和荷的随机波动做出响应,实现系统的能量优化管理.