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申请/专利权人:河北建投新能源有限公司;康保建投扶农新能源有限责任公司;金风科技股份有限公司
摘要:本发明公开了基于分布式深度强化学习的并网制氢系统日内调度方法,包括:建立可再生能源并网制氢系统模型,并构建可再生能源并网制氢系统模型的运行约束条件,其中,可再生能源并网制氢系统模型包括可再生能源发电系统、锂离子电池储能系统和制储氢系统,可再生能源发电系统、锂离子电池储能系统和制储氢系统均与直流微网连接;将最大化系统运行收益、最小化环境成本作为可再生能源并网制氢系统模型的多目标函数,应用分布式深度强化学习对可再生能源并网制氢系统模型进行优化调度。本发明设置了系统运行的设备约束,并且根据系统实际运行的特点确定了以系统收益最大化与环境成本最小化为目标函数的多目标调度优化模型。
主权项:1.基于分布式深度强化学习的并网制氢系统日内调度方法,其特征在于,包括:建立可再生能源并网制氢系统模型,并构建所述可再生能源并网制氢系统模型的运行约束条件,其中,所述可再生能源并网制氢系统模型包括可再生能源发电系统、锂离子电池储能系统和制储氢系统,所述可再生能源发电系统、所述锂离子电池储能系统和所述制储氢系统均与直流微网连接;将最大化系统运行收益、最小化环境成本作为所述可再生能源并网制氢系统模型的多目标函数,应用分布式深度强化学习对所述可再生能源并网制氢系统模型进行优化调度。
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百度查询: 河北建投新能源有限公司 康保建投扶农新能源有限责任公司 金风科技股份有限公司 基于分布式深度强化学习的并网制氢系统日内调度方法
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