本發明公開了一種有源配電網深度強化學習實時調度方法及系統,采用改進的DDPG算法自適應了光伏和負荷的不確定性變化,避免了對復雜不確定性進行建模,該算法通過對高維、連續的狀態、動作空間進行合適的定義,避免了離散化帶來的誤差,模型泛化和收斂機制的改進使得算法更有利于收斂。所提實時控制策略綜合考慮了系統供需兩側的不平衡程度和響應主體的可調度能力,事件驅動機制的設計使得響應主體能夠快速準確地響應能量補償需求,有效地實現了系統的安全穩定運行。已實施的案例研究表明,所提出的日內?實時多時間尺度有源配電網低碳經濟調度方法在歷史數據信息有限的情況下,可以達到接近擁有完美預測信息的優化方法的性能,同時計算時間大幅縮短。
聲明:
“有源配電網深度強化學習實時調度方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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