一种基于深度强化学习的储能系统管理方法及装置

    公开(公告)号:CN114744651A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210251703.6

    申请日:2022-03-15

    Abstract: 本申请适用于深度学习技术领域,尤其涉及一种基于深度强化学习的储能系统管理方法及装置,该方法包括:建立储能系统模型;根据储能系统模型设定安全约束条件;构建符合所述安全约束条件的所述储能系统的双层状态空间;构建与所述双层状态空间对应的双层动作空间并获取当所述储能系统模型收到控制指令时,所述双层状态空间因所述控制指令产生的反馈值;结合所述双层动作空间构建动作‑惩罚一体函数;通过动作‑惩罚一体函数推理控制策略,以获取储能系统经济效益及用户满意度最高的控制策略。本申请针对智能储能系统提出一种基于深度学习的分层优化策略,该策略的经济效益更好、用户满意度更高,具有较强的实用性。

    储能变流器
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN216981284U

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202123387554.6

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本申请提供了一种储能变流器,涉及变流器领域,所述储能变流器包括柜体、散热风机和至少三个功率模块,所述柜体内由下向上设置有相连通的进风通道、第一风腔室和第二风腔室,所述柜体开设有至少一个与所述进风通道相连通的进风口及与所述第二风腔室相连通的出风口;所述功率模块设置于所述进风通道内;所述散热风机布置于所述第二风腔室内且用于产生由所述进风口进入并依次经过所述进风通道、所述第一风腔室及所述第二风腔室,并从所述出风口排出的气流。本申请提供的储能变流器主要解决现有风冷式大功率储能变流器内的功率模块散热效果差的问题。

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