• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
郭国栋,龚雁峰.电力市场环境下基于深度强化学习的微网能量管理系统实时自动控制算法[J].电测与仪表,2021,58(9):78-88.
Guo Guodong,Gong Yanfeng.Real-time automatic control algorithm of microgrid energy management system based on deep reinforcement learning in electricity market environment[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2021,58(9):78-88.
电力市场环境下基于深度强化学习的微网能量管理系统实时自动控制算法
Real-time automatic control algorithm of microgrid energy management system based on deep reinforcement learning in electricity market environment
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2021.09.012
中文关键词:  微网  深度强化学习  电力市场  可再生能源
英文关键词:microgrid  deep reinforcement learning  electricity market  renewable energy
基金项目:国家电网公司科技资助项目(SGTYHT/15-JS-191)
     
作者中文名作者英文名单位
郭国栋Guo Guodong华北电力大学
龚雁峰Gong Yanfeng华北电力大学
摘要点击次数: 1443
中文摘要:
      作为多类分布式能源的集成者,微网在促进清洁低碳能源发展方面有巨大潜力。然而,可再生能源出力的不确定性给微网的管理带来了挑战,同时也将这种不确定因素带给外部电网。本文基于实时市场,构建了一个包含新能源机组、传统机组和需求响应资源的微网环境,并采用了能够利用环境信息的深度确定性策略梯度算法,这种无模型(model-free)的强化学习算法有助于充分利用累积的数据信息,能够更好地适应不确定环境,在连续的状态空间和动作空间中进行学习提升。仿真结果表明,本文所提算法能够有效应对微网中的不确定因素,降低微网运行成本。
英文摘要:
      As an integrator of distributed energy, microgrid has great potential in promoting the development of clean and low-carbon energy. However, the uncertainty of renewable energy output brings challenges to the management of microgrid, and also brings this uncertainty to the external grid. Based on the real-time market, this paper constructs a microgrid environment including new energy units, traditional units and demand response resources, and adopts a deep deterministic strategy gradient algorithm which can utilize the environmental information. This model free reinforcement learning algorithm helps to make full use of the accumulated data information, and can better adapt to the uncertain environment and improve in the continuous state space and action space. Simulation results show that the proposed algorithm can reduce the operating cost of microgrid while dealing with the uncertain factors effectively.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司