基于图论和深度强化学习的多微网系统能量路由方法
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基于图论和深度强化学习的多微网系统能量路由方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于图论和深度强化学习的多微网系统能量路由方法,步骤如下:(1)风机、光伏、负荷、储能以及能量路由器功率模型构建;(2)建立单一微网功率平衡方程;(3)建立储能系统的成本损耗模型和使用寿命惩罚函数;(4)能量路由器及网络传输成本损耗模型;(5)利用图论的方法构建多微网系统环境状态空间;(6)建立能量路由器动作空间和来自拓扑结构改变的反馈奖励函数;(7)利用强化学习方法训练路由轨迹;(8)建立多微网间能量传输最小成本函数。本发明在使用图论的方法提取多微网拓扑结构的基础上用深度强化学习算法对电网数据加以分析和利用,综合考虑了储能系统的折损成本以及能量路由器和网络的损耗,有利于提高多微网系统能量管理的经济性。
本发明公开了一种基于图论和深度强化学习的多微网系统能量路由方法,步骤如下:(1)风机、光伏、负荷、储能以及能量路由器功率模型构建;(2)建立单一微网功率平衡方程;(3)建立储能系统的成本损耗模型和使用寿命惩罚函数;(4)能量路由器及网络传输成本损耗模型;(5)利用图论的方法构建多微网系统环境状态空间;(6)建立能量路由器动作空间和来自拓扑结构改变的反馈奖励函数;(7)利用强化学习方法训练路由轨迹;(8)建立多微网间能量传输最小成本函数。本发明在使用图论的方法提取多微网拓扑结构的基础上用深度强化学习算法对电网数据加以分析和利用,综合考虑了储能系统的折损成本以及能量路由器和网络的损耗,有利于提高多微网系统能量管理的经济性。
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标签:化学分析
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