一种基于DQN算法的能源互联网优化策略方法

    公开(公告)号:CN112084680A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202011181281.7

    申请日:2020-10-29

    摘要: 一种能源互联网优化策略方法,所述能源互联网包括电网单元、气网单元和分布式冷热电系统嵌入式能量互联网单元,所述方法包括:在保证系统运营成本最小的前提下,通过协调优化能源互联网,可以进一步挖掘可再生能源利用率,进行网络优化配置,使其具有快速动态优化的目的以及自学习能力,基于最优输出动作,可以制定能源互联网优化策略,尽可能的减少网络的冗余度,减小系统运营成本。在设定的控制策略下,约束条件包括负载供需平衡约束、发电、输出功率平衡约束、储能元件充放电限制约束和与外电网交互耗能平衡约束,采用DQN算法,该方法使用马尔科夫决策来确定最佳序列,并结合卷积神经网络逐步获得回报值最小的目标集。

    一种基于DQN算法的能源互联网优化策略方法

    公开(公告)号:CN112084680B

    公开(公告)日:2023-12-26

    申请号:CN202011181281.7

    申请日:2020-10-29

    摘要: 一种能源互联网优化策略方法,所述能源互联网包括电网单元、气网单元和分布式冷热电系统嵌入式能量互联网单元,所述方法包括:在保证系统运营成本最小的前提下,通过协调优化能源互联网,可以进一步挖掘可再生能源利用率,进行网络优化配置,使其具有快速动态优化的目的以及自学习能力,基于最优输出动作,可以制定能源互联网优化策略,尽可能的减少网络的冗余度,减小系统运营成本。在设定的控制策略下,约束条件包括负载供需平衡约束、发电、输出功率平衡约束、储能元件充放电限制约束和与外电网交互耗能平衡约束,采用DQN算法,该方法使用马尔科夫决策来确定最佳序列,并结合卷积神经网络逐步获得回报值最小的目标集。