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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明涉及虚拟电厂优化调度领域，公开了一种基于深度强化学习的含氢虚拟电厂低碳经济调度方法，旨在实现不确定性环境下虚拟电厂的低碳经济调度。其技术方案要点是构造面向含氢虚拟电厂低碳经济调度的深度强化学习框架，包括选取表征虚拟电厂调度的动作变量、状态变量、奖励函数；获取系统运行数据对深度确定性策略梯度网络进行训练；将虚拟电厂的实时状态输入训练完成的深度策略网络中，输出调度动作。本发明建立氢能多元化利用结构，对燃气进行掺氢处理，提高能源利用率的同时，促进虚拟电厂绿色低碳转型。此外，深度强化学习方法的应用规避了源荷不确定性因素对调度结果的影响，能够保证系统的经济、低碳、可靠运行。
主权项：1.一种基于深度强化学习的含氢虚拟电厂低碳经济调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、建立含氢虚拟电厂数学模型，其中，所述数学模型包括电转气设备、氢燃料电池、氢储能、掺氢热电联产机组、掺氢燃气锅炉、碳捕集设备、电热锅炉、电储能、热储能数学模型；S2、构建含氢虚拟电厂低碳经济调度模型，其中，所述含氢虚拟电厂低碳经济调度模型包括目标函数和约束条件；S3、根据所述虚拟电厂低碳经济调度模型，构建深度强化学习训练模型框架，定义系统的状态变量st、动作变量at和奖励函数r；S4、搭建深度确定性策略梯度网络结构，设置深度确定性策略梯度网络结构中策略网络和值网络的网络参数、缓冲区大小、折扣因子、软更新速率；S5、获取负荷需求、新能源发电量等数据并训练智能体，训练完成后，将虚拟电厂的实时状态输入深度策略网络中，输出协同控制动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种基于深度强化学习的含氢虚拟电厂低碳经济调度方法
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