一种基于深度学习的电压调节与峰值需求控制方法

    公开(公告)号:CN119543253A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411691915.1

    申请日:2024-11-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电压调节与峰值需求控制方法,涉及配电网技术领域,包括S1、建立配电系统模型、光伏逆变器模型、储能模型,将光伏逆变器和储能的协调控制可以表述为最优潮流问题;S2、建立深度强化学习学习框架;S3、利用软行为者‑批评算法解决电压调节和峰值负荷管理中的多目标优化问题,并为白天和夜间设计了两种不同的奖励函数。该基于深度学习的电压调节与峰值需求控制方法,通过协调光伏逆变器与电池储能系统的控制策略,有效地解决了配电网中由于光伏发电波动和负荷变化引起的电压超限和峰值负荷问题,所提算法通过两阶段深度强化学习控制框架,实现了对光伏逆变器和电池储能系统的动态协调控制。

    一种多侧储能的经济性集合配置系统及其方法

    公开(公告)号:CN119130252A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411270838.2

    申请日:2024-09-11

    Abstract: 本发明涉及一种多侧储能的经济性集合配置系统及其方法,包括:步骤S1:设定构建多侧储能的经济性评价指标;步骤S2:在所述经济性评价指标下,根据实际情况获取定量指标;步骤S3:得到标准化模糊决策矩阵;步骤S4:得到模糊最优比较向量;步骤S5:得到模糊最劣比较向量;步骤S6:得到加权标准化模糊决策矩阵;步骤S7:根据得到正、负理想解计算多类型储能系统与模糊正、负理想解之间的几何距离;步骤S8:计算多侧储能的贴进度,根据贴进度的大小,对多侧储能的经济性进行排序。本发明的优点是:通过集中多侧(发电侧、电网测、用户侧)储能进行综合配置,以经济性为核心评判标准,实现储能配置的利益最大化。

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