主动配电网多区域调度方法、系统、设备及可读存储介质

    公开(公告)号:CN111932075B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202010658434.6

    申请日:2020-07-09

    摘要: 本发明属于主动配电网调度领域,公开了主动配电网多区域调度方法、系统、设备及计算机可读存储介质,所述主动配电网多区域调度方法包括以下步骤:获取主动配电网的运行参数;将所述运行参数输入主从博弈优化调度模型,得到并根据主从博弈优化调度模型的均衡解,进行主动配电网多区域调度;所述主从博弈优化调度模型的上层领导者博弈模型为DSO动态定价博弈模型,所述DSO动态定价博弈模型为以DSO最大化收益为目标建立的模型;所述主从博弈优化调度模型的下层跟随者博弈模型为区域电网优化调度博弈模型,所述区域电网优化调度博弈模型为以区域电网最小化运行成本为目标建立的模型。通过该均衡解进行主动配电网多区域调度,实现多利益主体的均衡调度。

    考虑涵盖电动汽车集群的配电网优化调度方法及相关装置

    公开(公告)号:CN117200225A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311470809.6

    申请日:2023-11-07

    摘要: 本申请提出一种考虑涵盖电动汽车集群的配电网优化调度方法,将配电网优化调度分为位于上层的配电网优化调度层和位于下层的电动汽车集群管理层,分别构建模型,通过多智能体深度强化学习方法对配电网优化调度层模型求解,得到第一子优化算法,通过现代启发式智能算法对电动汽车集群管理层模型求解,得到第二子优化算法,第一子优化算法和第二子优化算法组成优化调度策略,将各微网机组信息输入优化调度策略得到优化结果。配电网优化调度层和电动汽车集群管理层的双层结构,具有易扩展、适应配电网拓扑变化等优势。通过第一子优化算法能够实现配电网内多微网协同优化,通过第二优化算法实现各微网电动汽车集群所管辖电动汽车各时段调度计划制定。

    基于深度强化学习的潮流收敛自动调整方法及系统

    公开(公告)号:CN112787331B

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202110114628.4

    申请日:2021-01-27

    IPC分类号: H02J3/06

    摘要: 本申请实施例公开了一种基于深度强化学习的潮流收敛自动调整方法及系统。所述方法包括:获取电网数据,形成数据样本;根据构建的强化学习模型,将数据样本生成状态空间;所述强化学习模型进行构建时包括,选取控制动作,形成动作空间;根据数据集中多个数据样本的潮流状态以及根据动作空间中执行控制动作与所形成的工作状态的映射关系,构建状态空间;从状态空间中获取电网系统的当前运行状态,基于所述当前的运行状态形成的最终网络参数,调整潮流收敛,输出调整方案。本技术方案,可以实现大规模电网潮流收敛的自动调整,减少运行方式制定人员的工作强度,提高工作效率。

    电-热综合能源系统协调优化方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113902040B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111349881.4

    申请日:2021-11-15

    摘要: 本发明提供一种电‑热综合能源系统协调优化方法、系统、设备及存储介质,方法包括:获取实时电‑热综合能源系统参数;基于所述电‑热综合能源系统参数,分别计算电‑热综合能源系统的电力系统、热力系统和耦合装置的发电功率;将所述发电功率输入预先训练的基于SAC框架优化调度模型中,输出调度动作,形成电‑热综合能源系统协调策略。可以直接通过已经训练好的策略网络给出调度动作,无需再进行传统非线性整体迭代求解,计算速度得到了显著的提升,计算效率更高。