融合时间注意力机制与深度确定性策略梯度算法的水风联合优化调度方法

张裕苑; 徐汀; 程奕

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融合时间注意力机制与深度确定性策略梯度算法的水风联合优化调度方法

更新时间：2026-01-07

- 融合时间注意力机制与深度确定性策略梯度算法的水风联合优化调度方法
- Issue 6, Pages: 53-59(2025)
- 作者机构：
  
  1. 国网北京市电力公司经济技术研究院
  2. 电网安全全国重点实验室中国电力科学研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TM73;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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张裕苑, 徐汀, 程奕. 融合时间注意力机制与深度确定性策略梯度算法的水风联合优化调度方法[J]. 2025, (6): 53-59.
DOI：

张裕苑, 徐汀, 程奕. 融合时间注意力机制与深度确定性策略梯度算法的水风联合优化调度方法[J]. 2025, (6): 53-59. DOI：

摘要

大规模风电接入新型电力系统带来的随机性、波动性和不确定性对电力系统的调度与控制构成了重大挑战，为增强风电接入的经济性和可靠性，提出了一种考虑风电多时间尺度不确定性的随机优化调度方法。首先，采用通用分布混合模型刻画了风电功率在不同时间尺度上的随机性，为水电的正、负备用提供了基础；其次，基于马尔可夫决策模型构建了水风联合优化调度强化学习求解模型；最后，提出了一种融合时间注意力机制与深度确定性策略梯度算法，实现水风联合优化智能调度任务。中国西部某实际电网运行数据的仿真结果表明，所提方法在水风联合调度任务中表现出明显优于传统调度方法的性能。

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