兼顾光伏与混合储能的光储聚合预测误差补偿方法和装置

    公开(公告)号:CN118157207A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410321947.6

    申请日:2024-03-20

    Abstract: 本发明涉及一种兼顾光伏与混合储能的光储聚合预测误差补偿方法和装置,包括利用台区内分布式光伏的日前光伏功率预测值和实时光伏功率值,得到台区内分布式光伏的实时光伏功率偏差值和实时光伏功率误差值;基于台区内各储能子单元的实时荷电状态值,构建各所述储能子单元的有限状态机,以及基于台区内所述分布式光伏的实时光伏功率偏差值和实时光伏功率误差值,构建所述分布式光伏的有限状态机;根据各所述储能子单元的有限状态机和所述分布式光伏的有限状态机,各所述储能子单元执行充电行为或放电行为,以维持各所述储能子单元的荷电均衡。本发明在降低光伏预测误差的同时,提升了分布式混合储能电站内不同类型储能子单元荷电状态均衡性,实现了分布式光储共享聚合联合发电稳定可靠安全运行。本发明还涉及一种设备和存储介质。

    基于深度强化学习的社区微电网能源管理方法及装置

    公开(公告)号:CN117910717A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311174739.X

    申请日:2023-09-12

    Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的社区微电网能源管理方法及装置,方法应用于能源管理系统,能源管理系统与电能设备和家庭负载连接,方法包括:获取待使用状态,其中,待使用状态包括社区电能状态和家庭负载状态,将社区电能状态和家庭负载状态输入至预先训练完毕的动作预测神经网络,得到目标动作,其中,动作预测神经网络为基于训练样本、评估网络和目标网络采用深度强化学习的方式训练得到的神经网络,训练样本包括观测状态、预测动作和奖励因子,基于目标动作对社区电能设备和家庭负载进行能源管理。考虑了用户对用电设备的使用需求,能够更加精确地进行能源管理。

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