一种基于DQN的5G融合智能配电网能量管理方法

    公开(公告)号:CN113988356A

    公开(公告)日:2022-01-28

    申请号:CN202111025762.3

    申请日:2021-09-02

    Abstract: 发明涉及一种基于DQN的5G融合智能配电网能量管理方法,属于通信技术领域。本发明提出的基于DQN具有能量队列感知的任务卸载方法能够有效的处理高维复杂的环境状态信息。并通过深度强化学习做出最优的能量管理决策,实现5G基站降本增效与供电稳定性的性能的有效折衷。促进新能源消纳、维持电网能量供需平衡,同时提升5G基站降本增效效果。能够同时考虑供电稳定性性能和电力业务差异化QoS需求,考虑了信息流与能量流间的耦合关系,即考虑了传输时延、误码率等通信需求对储能系统电池状态的影响,使得储能运行商在保障基站供电稳定性的同时学习到长期最优的能量管理策略,满足电力业务数据稳定、可靠传输的通信需求。

    一种基于DQN的5G融合智能配电网能量管理方法

    公开(公告)号:CN113988356B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202111025762.3

    申请日:2021-09-02

    Abstract: 发明涉及一种基于DQN的5G融合智能配电网能量管理方法,属于通信技术领域。本发明提出的基于DQN具有能量队列感知的任务卸载方法能够有效的处理高维复杂的环境状态信息。并通过深度强化学习做出最优的能量管理决策,实现5G基站降本增效与供电稳定性的性能的有效折衷。促进新能源消纳、维持电网能量供需平衡,同时提升5G基站降本增效效果。能够同时考虑供电稳定性性能和电力业务差异化QoS需求,考虑了信息流与能量流间的耦合关系,即考虑了传输时延、误码率等通信需求对储能系统电池状态的影响,使得储能运行商在保障基站供电稳定性的同时学习到长期最优的能量管理策略,满足电力业务数据稳定、可靠传输的通信需求。

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