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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：本发明公开了一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法，包括以下步骤：S1、构建微电网能源调度架构；S2、建立微电网的数学模型；S3、结合各个数学模型建立微电网能源优化调度的目标函数；S4、将经济利润问题转化为马尔可夫决策过程，基于深度强化学习算法中的TD3改进算法来进行微电网的优化调度。本发明通过实施精准的能源管理策略，在分布式电源、储能设备、主电网、温控负荷以及居民价格响应负荷之间实现协同优化，以达到本地资源的最佳管理效果，借助深度强化学习模型出色的泛化能力，实时提供高质量的决策方案，旨在实现微电网运营商的利润最大化，并维持供需之间的平衡状态。
主权项：1.一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建微电网能源调度架构；微电网能源调度架构包括主电网、分布式电源、微电网、负荷、储能设备和微电网控制中心，主电网、分布式电源、微电网、负荷、储能设备与微电网控制中心通信连接；其中，主电网负责在用电高峰期向微电网出售电力，在用电低峰期接受微电网的电力；分布式电源包括光伏发电、风力发电和燃气轮机发电；负荷包括温控负荷和价格响应负荷，温控负荷是通过调节用户设备的温度改变耗电量及运行功率，价格响应负荷通过分时电价机制鼓励用户在用电低峰期使用电力；储能设备在用电高峰期放电、低峰期充电；S2、建立微电网的数学模型；微电网的数学模型包括光伏发电模型、风力发电模型、微型燃气轮机模型、储能设备模型、居民价格响应负荷模型、温控负荷模型和主电网模型，各个数学模型建立对应的约束条件；S3、结合步骤S2中的各个数学模型建立微电网能源优化调度的目标函数，目标函数是最大化微电网运营商的经济利润，即向微电网内部用户和外部电网出售电力所获得的收入，减去发电、购买外部电网和传输电力的成本；S4、将步骤S3中的经济利润问题转化为马尔可夫决策过程，基于深度强化学习算法中的TD3改进算法来进行微电网的优化调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学 一种面向源网荷储的微电网能源优化调度方法
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