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申请/专利权人：格瓴新能源科技(杭州)有限公司
摘要：本发明公开了一种基于MADDPG和帕累托前沿相结合的微电网群优化调度方法及系统，建立微电网群优化调度模型；建立基于多智能体深度强化学习的模型，将微电网群调度问题框架化为马尔可夫决策过程，并定义相应的状态空间、动作空间以及奖励函数，生成多智能体强化学习模型；基于MADDPG算法引入OU过程来向强化学习中的策略添加噪声并进行训练；采集历史数据分析以获得关键能源输出和负载需求的波动曲线，并计算得到微电网群在不同行为模式下的最优策略的帕累托前沿，选择奖励值较高的策略作为最终输出结果，优化了决策过程，提高了系统在应对可再生能源波动时的适应性和鲁棒性，增强了微电网群的整体运行效率和可靠性。
主权项：1.一种基于MADDPG和帕累托前沿相结合的微电网群优化调度方法，其特征在于，包括：根据微电网群的多重目标及与微电网群调度优化相关的关键因素，建立微电网群优化调度模型，所述多重目标至少包括经济成本、环境影响及安全运行目标，与微电网群调度优化相关的关键因素包括储能系统的优化运行、柴油机及设备的操作约束；建立基于多智能体深度强化学习的模型，将微电网群调度问题框架化为马尔可夫决策过程，并定义相应的状态空间、动作空间以及奖励函数，生成多智能体强化学习模型；基于MADDPG算法对处于训练初始阶段的多智能体强化学习模型进行初始优化操作并进行训练，所述初始优化操作包括基于MADDPG算法引入OU过程来向强化学习中的策略添加噪声；采集历史数据分析以获得关键能源输出和负载需求的波动曲线，并计算得到微电网群在不同行为模式下的最优策略的帕累托前沿，选择奖励值较高的策略作为最终输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 格瓴新能源科技(杭州)有限公司 基于MADDPG和帕累托前沿相结合的微电网群优化调度方法及系统
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