公开(公告)号：CN113902176A

公开(公告)日：2022-01-07

申请号：CN202111112177.7

申请日：2021-09-18

申请人： 清华大学 ,  中国电力科学研究院有限公司 ,  国家电网有限公司 ,  国网安徽省电力有限公司电力科学研究院

发明人： 虞泽宽 ,  张广伦 ,  肖彤 ,  王心月 ,  钟海旺 ,  夏清 ,  康重庆

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

摘要： 本申请提出一种基于深度强化学习的电力系统源‑荷前瞻调度方法和装置，其中，方法包括：获取电力系统经济运行基础数据，根据电力系统经济运行基础数据构建电力系统源‑荷前瞻调度模型，以构建含需求侧响应的电力系统前瞻调度模型；基于电力系统前瞻调度模型，设计状态空间、动作空间和奖励函数，以设计电力系统经济调度问题的时序决策机制；根据时序决策机制，将深度强化学习算法应用于电力系统前瞻调度模型，并对深度强化学习算法进行改进与应用，得到基于深度强化学习的前瞻调度策略。本发明为供需充分互动、大量主体参与、不确定性提升的智能电网经济优化调度提供了解决方案，提升电力系统调度的决策速度、可靠性、自动化与智能化水平。