本發明公開了一種基于深度強化學習的微電網儲能調度方法及裝置及設備,首先,依據所控新能源微電網建立與之對應的仿真模型,并依據微電網仿真模型將微電網儲能調度轉換為馬爾可夫決策問題;然后,根據微電網日前的新能源發電、負荷及電價數據訓練建立的儲能系統智能體,在訓練中,儲能系統智能體從環境獲得的獎勵達到穩定后,保存網絡參數并結束訓練;最后,將已訓練好的儲能系統智能體用于微電網儲能系統的實時調度,在以小時計的各個能量調度時間儲能系統根據微電網實時的發電量和負荷需求進行充放電控制。本發明充分利用微電網內的可再生能源,減少可再生能源對主電網的沖擊,實現微電網運行成本的最小化。
聲明:
“基于深度強化學習的微電網儲能調度方法及裝置及設備” 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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