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基于一种深度强化学习技术的微电网实时能源优化方法介绍
发布日期:2019-10-08 22:00   来源:未知   阅读:

  近日,中国科学院沈阳自动化研究所智能微电网课题组在智能电网优化调度领域取得进展,相关成果获智能电网期刊IEEE TRANSAC

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  在题为Dynamic Energy Management of a Microgrid using ApproximateDynamic Programming and Deep Recurrent Neural Network Learning的研究论文中,智能微电网课题组提出了一种基于深度强化学习技术的微电网实时能源优化方法。该方法考虑可再生能源出力的随机性及其对电网交流潮流约束的影响,利用一个深度递归神经网络对微电网当前运行状态进行特征提取,并在保证微电网安全性的基础上,对微电网各分布式发电单元进行调度,实现微电网运行的实时优化控制。此外,相对于目前的微电网运行控制方法,提出的方法完全是基于学习的,不需要对可再生能源出力进行预测建模,表现出很好的自适应性。该工作不仅是智能电网优化调度研究中新的探索和突破,也为未来应用人工智能技术推动智能电网发展提供了新的研究思路。

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