一种基于深度强化学习的智慧园区优化策略

    公开(公告)号:CN113469839A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110748404.9

    申请日:2021-06-30

    摘要: 本发明公开了一种基于深度强化学习的智慧园区优化策略,涉及智慧园区优化领域,包括以下步骤:构建智慧园区的模型,所述智慧园区包括园区决策中心、微型燃气轮机、PV发电系统、储能系统及园区负荷,所述园区负荷包括刚性负荷和柔性负荷;采用深度强化学习方法,针对日前时间尺度和日内时间尺度,实现所述智慧园区的优化决策。本发明采用两个时间尺度相结合的方式,针对日前时间尺度,采用基于深度Q网络算法的深度强化学习方法,实现离散动作空间的优化过程;针对日内时间尺度,采用基于优势动作评论算法的深度强化学习方法,实现连续动作空间的优化决策;日内优化将考虑日前优化的决策行为,从而加速算法收敛,提升训练的效率。

    一种面向调峰辅助服务的可调控资源的互动方法

    公开(公告)号:CN112993978A

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN202110191350.0

    申请日:2021-02-19

    IPC分类号: H02J3/00 H02J3/14

    摘要: 本发明公开了一种面向调峰辅助服务的可调控资源的互动方法,所述可调控资源包括可平移负荷、可转移负荷、可中断负荷、热电能源;所述互动方法包括日前互动阶段、日内邀约阶段和结算阶段;所述日前互动阶段包括签订协议、日前竞价和CHP热电互动;所述日内邀约阶段补充所述日前互动阶段的负荷缺口;所述结算阶段,是所述运营商根据所述用户可调控资源的调用容量的具体情况进行补偿或者惩罚。本发明公开的所述互动方法,充分考虑多主体和可调控资源的多种用能特点,激励性强、灵活性高和可持续好,并且兼顾用户接受度和操作性。

    一种含分布式能源配网的用户用能行为识别方法

    公开(公告)号:CN115438742A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202211141959.8

    申请日:2022-09-20

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种含分布式能源配网的用户用能行为识别方法,涉及用户用能行为识别领域,该方法包括以下步骤:从配网的母线处采集数据,并将数据随机分为训练集和测试集;对于训练集,进行分类别辨识,对于受天气和/或季节影响大的柔性负荷,再进行分时段辨识;将训练集数据导入GRU神经网络进行训练,训练过程中同步使用测试集来验证训练模型在测试集上的辨识效果;将负荷运行曲线输入训练模型进行分类辨识,得到配网用户用能行为的识别结果。本发明通过对配网母线采样数据的深层挖掘,能够为配网用户负荷用能状态提供有效的监控和识别手段,有利于提升配网用能识别的效率和准确性,对低压配网需求响应等工作的开展有重要意义。