基于深度优化算法的风光储多能互补电力系统优化调度策略

doi:10.26963/j.psce.2025.07015

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基于深度优化算法的风光储多能互补电力系统优化调度策略

更新时间：2025-11-07

- 基于深度优化算法的风光储多能互补电力系统优化调度策略
- Issue 7, Pages: 122-131(2025)
- 作者机构：
  
  1. 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
  2. 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26963/j.psce.2025.07015
  CLC： TM61;TM73;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (7): 122-131.
DOI：

[J]. 2025, (7): 122-131. DOI： 10.26963/j.psce.2025.07015.

摘要

风光新能源固有的间歇性和波动性给大规模电力系统发电资源的调度带来了难题，风光储多能互补是应对风光新能源大规模并网的可行途径之一。为制定考虑风光储多能互补的电力系统的优化调度方案，首先，考虑总运行成本最小、新能源弃电量最小的目标，构建了风光储多能互补优化调度模型。然后，面对庞大的新能源规模和逐步完善的电力系统网架结构所带来的优化调度模型求解困难的问题，基于马尔科夫决策过程和近似动态规划理论，将涉及多时段联合求解的优化模型解耦为所有时段单独求解的子问题。在此基础上，采用深度神经网络对解耦后的子问题进行逐时段的求解，提出了一种基于近似动态规划和深度神经网络的深度优化算法。最后，通过在仿真软件和实际大规模电力系统上进行算例测试，验证了所提方法可行性与有效性。

Abstract

关键词

Keywords

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