Invention Grant
- Patent Title: 基于融合规则强化学习的储能充放电控制决策方法及装置
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Application No.: CN202410090946.5Application Date: 2024-01-23
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Publication No.: CN117613983BPublication Date: 2024-04-16
- Inventor: 那琼澜 , 李信 , 邢宁哲 , 杨艺西 , 马跃 , 彭柏 , 邢海瀛 , 苏丹 , 娄竞 , 邬小波 , 陈重韬 , 王艺霏 , 张海明 , 张实君 , 周子阔 , 李宇鹏
- Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
- Applicant Address: 北京市西城区菜市口南大街56号; ;
- Assignee: 国网冀北电力有限公司,国网冀北电力有限公司信息通信分公司,国家电网有限公司
- Current Assignee: 国网冀北电力有限公司,国网冀北电力有限公司信息通信分公司,国家电网有限公司
- Current Assignee Address: 北京市西城区菜市口南大街56号; ;
- Agency: 北京三友知识产权代理有限公司
- Agent 许曼; 刘飞
- Main IPC: H02J3/32
- IPC: H02J3/32 ; G06F17/15 ; H02J7/00 ; H02J3/24 ; H02J3/38

Abstract:
本说明书涉及电力技术领域,尤其涉及基于融合规则强化学习的储能充放电控制决策方法及装置,应用于电网及用户侧光伏储能设备,包括:将任意时间段的用户用电功率、储能电池的荷电状态、室外温度、太阳光辐照度、电网用电单价、电网卖电单价,确定状态空间;将状态空间输入至基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型,得到最优充放电决策变量,其中最优充放电决策变量包括:储能电池最优充放电功率及最优系数,基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型通过样本状态空间、光伏发电不确定模型训练得到。本说明书融合预先定义规则,提高强化学习训练收敛至最优充放电控制策略的速度,提高用电经济性,降低电网功率波动和负担。
Public/Granted literature
- CN117613983A 基于融合规则强化学习的储能充放电控制决策方法及装置 Public/Granted day:2024-02-27
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