基于改进深度强化学习的智能微电网群控制优化方法

• 作者: 毛亚哲 何柏娜 王德顺 姜仁卓 周宇洋 张靖茹 贺兴民 董彦辰
• 来源期刊: 智慧电力
• 关键词: 智能微电网群 改进深度强化学习 电动汽车 能量控制优化 经济环保
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 特别推荐|FEATURED FOCUS
• 页码范围: 19-25,58
• 页数: 8页
• 分类号: TM761
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7598.2021.03.004

摘要

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.