考虑预测不确定性的微电网实时控制策略研究

李龙胜; 冯文韬; 潘可佳; 郑言蹊; 邓冰妍; 景致远

doi:10.16527/j.issn.1003-6954.20240104

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考虑预测不确定性的微电网实时控制策略研究

更新时间：2026-02-13

- 考虑预测不确定性的微电网实时控制策略研究
- Issue 1, Pages: 22-27+58(2024)
- 作者机构：
  
  1. 国网四川省电力公司信息通信公司
  2. 电子科技大学机械与电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16527/j.issn.1003-6954.20240104
  CLC： TM73
- Published：2024
- 稿件说明：
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李龙胜, 冯文韬, 潘可佳, et al. 考虑预测不确定性的微电网实时控制策略研究[J]. 2024, (1): 22-27+58.
DOI：

李龙胜, 冯文韬, 潘可佳, et al. 考虑预测不确定性的微电网实时控制策略研究[J]. 2024, (1): 22-27+58. DOI： 10.16527/j.issn.1003-6954.20240104.

摘要

风能、光伏等可再生能源的高比例并网成为了缓解全球能源危机的一项重要措施。然而，可再生能源实时出力中的间歇性和波动性给系统的安全性带来了一定的挑战。为了在提高可再生能源利用率的同时保证系统安全性，提出了一种基于深度强化学习(DRL)算法的运行优化实时调度模型。首先，构建了负荷预测模型实现负荷预测和高斯混合模型拟合预测误差；其次，考虑系统各节点的约束条件，以系统运行成本和安全运行作为优化目标，建立相应优化模型；然后，将优化问题转化为马尔可夫决策过程，并采用双延迟深度确定性策略梯度算法求解；最后，利用DRL算法的环境交互机制和策略自由探索，获得联合调度策略的最优结果。实验结果表明，所提方法具有良好的适应性，并且可以进行在线实时调度。

Abstract

关键词

Keywords

references

深度强化学习在配电网优化运行中的应用[J]. 胡维昊;曹迪;黄琦;张斌;李思辰;陈哲.电力系统自动化,2023(14)

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