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申请/专利权人：深圳供电局有限公司
摘要：本发明公开一种风电和抽蓄联合系统优化调度方法及装置，其中，方法包括：建立基于深度学习预测和蒙特卡洛树搜索优化的风电和抽蓄联合系统日随机优化调度模型；确定日随机优化调度模型的约束条件；划分状态空间和动作空间并进行离散化处理，所述状态空间由风电出力随机值、抽蓄水库的上水库库容和系统总偏差构成，所述动作空间由抽水蓄能电站的发电和抽水功率集合构成；利用深度强化学习算法对所述日随机优化调度模型进行求解，通过构建价值函数并确保其快速收敛，以适应风电出力的随机性和波动性；通过蒙特卡洛树搜索算法对深度强化学习算法的决策过程进行优化。本发明通过结合深度学习与蒙特卡洛树搜索算法，显著提升了系统调度的效率和准确性。
主权项：1.一种风电和抽蓄联合系统优化调度方法，其特征在于，包括：步骤S1，建立基于深度学习预测和蒙特卡洛树搜索优化的风电和抽蓄联合系统日随机优化调度模型；步骤S2，确定日随机优化调度模型的约束条件，包括抽水蓄能电站的水库库容约束、日始末库容平衡约束以及发电与抽水的互斥操作约束；步骤S3，划分状态空间和动作空间并进行离散化处理，所述状态空间由风电出力随机值、抽蓄水库的上水库库容和系统总偏差构成，所述动作空间由抽水蓄能电站的发电和抽水功率集合构成；步骤S4，利用深度强化学习算法对所述日随机优化调度模型进行求解，通过构建价值函数并确保其快速收敛，以适应风电出力的随机性和波动性；步骤S5，通过蒙特卡洛树搜索算法对深度强化学习算法的决策过程进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳供电局有限公司 一种风电和抽蓄联合系统优化调度方法及装置
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