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文章浏览阅读730次,点赞2次,收藏10次。例如,Q-learning算法被用于微电网的能源调度问题,但是其处理连续动作空间的能力较弱。本文提出了一种基于PPO算法的微电网最高优调度方法,通过对微电网的能源供需进行建模,建立状态空间、动作空间和奖励函数等要素,利用RL实现微电网的最高优调度。
深度学习驱动的智能电网运行图像数据压缩技术 夏 信1,何传亮1,吕英杰2,王守志2,张 博2,陈 晨3,陈海鹏4*,李美萱5* (1. 国家电网公司电力线通信应用技术实验室 北京智芯微电子科技有限公司,北京 102200；2. 北京电科智芯科技有限公司,北京 100192；
文章浏览阅读526次。本文主要介绍一种基于多微网-配电系统的双层协调最高优能源管理(OEM)框架,并在该框架中探讨了一种交互机制和一种数据驱动的多智能体深度强化学习(DRL)方法。同时,本文通过改进的多mgsIEEE-33测试系统的案例研究,验证了该方法的性能,结果表明其计算效率和精确性都得到了
文章浏览阅读1.2k次。同时,采用了基于近端政策优化（Proximal Policy Optimization,PPO）的方法,将微电网调度策略的动作空间从离散空间扩展到连续空间,降低了调度成本,并提高了调度性能。然而,微电网调度算法面临着复杂的优化问题,传统的静态规划方法无法满足实时性和灵活性的要求。
随着可再生能源以及电力电子设备的高比例接入,微电网控制决策优化以及调度方式将面临极大的问题和挑战,南方电网公司正在向"能源价值链整合商"转型,将有可能运维数以万计的微电网,传统的模型驱动、预案式控制、人工值守的调度模式将难以满足需求.面向人工智能在微电网自动运行调控领域的
本文首先归纳介绍了电力系统预测深度学习模型的特点、适用场景；其次,梳理了深度学习在面向民用及工业场景负荷预测、光伏及风电出力预测、机械及非机械设备健康状态预测中的应用前沿；最高后,对深度学习在电力系统预测中所面临的关键问题、发展趋势
微电网包含多样且可调的电力组件,使得电力系统复杂且难以优化。 现有的传统调整方式是手动的、集中的,需要大量具有专家经验的人力资源。 基于边缘智能的调整方法可以有
深度强化学习 (DRL) 是人工智能的一个子集,具有彻底改变微电网控制和管理的潜力。本系统综述旨在对使用 DRL 设计微电网控制系统的研究现状进行全方位面评估
文章浏览阅读956次,点赞28次,收藏23次。文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接,可将其分为并网型和独立型 2 种。本文以并网型微 能源网为研究对象,研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前,针对微能源网的能量管理,从算法上来讲,多结合最高优化算法或者启发式算法进行。
5 天之前文章浏览阅读861次,点赞26次,收藏13次。文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接,可将其分为并网型和独立型 2 种。本文以并网型微 能源网为研究对象,研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前,针对微能源网的能量管理,从算法上来讲,多结合最高优化算法或者启发式算法进行。
文章浏览阅读323次。本文研究了基于深度强化学习的微网P2P能源交易模型,通过PPO和DDPG算法进行仿真验证,结果显示模型能有效控制交易行为,提高效率并实现可持续发展。模型优化中,PPO和DDPG算法表现优秀,且经济效益评估显示交易具有环保和经济双重优势。
针对交直流混合微电网优化调度中的不确定性建模难和复杂系统难以高效求解等问题,提出了一种通过人工策略引导提高智能体学习效率的人工辅助深度强化学习算法。
基于深度强化学习的微电网优化调度研究 摘要：近几年,各个国家都在大力发展新能源技术,能源的转型是解决世界能源危机、环境问题和实现社会经济可持续发展的必经之路。中国提出了在2030年前实现"碳达峰"、2060年之前实现"碳中和"的双碳目标。
5 天之前1 概述 文献来源： 根据微电网或微能源网是否与主电网相连接,可将其分为并网型和独立型 2 种。本文以并网型微 能源网为研究对象,研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前,针对微能源网的能量管理,从算法上来讲,多结合最高优化算法或者启发式算法进行。
摘 要 针对微电网中源荷不确定性问题,本文提出一种基于连续型深度确定性策略梯 度(DDPG)算法的微电网能量调度方法。 首先,以日运行成本最高低为目标构建优化调度
另外,近年来深度学习浪潮也在微电网优化调度中有 一定体现,并列举了强化学习方法在优化与预测上的一些成果。最高后对微电网未来研究方向进行了展望,两种 方法的结合在未来有较好的研究前景。关键词：微电网；不确定性；鲁棒优化；深度强化学习
本文探讨了如何运用深度强化学习,特别是Q-learning和DQN,对并网型微能源网进行智能能量管理与优化,通过预测负荷需求和可再生能源输出,实现节能减排
本文在相关研究成果与综述的基础上,对深度强化学习在微网优化运行中的应用进行了回顾与总结,第1章主要介绍强化学习的定义、分类和基本原理；第2章总结深度强化学习在微网优化运行中的应用,将微
4 天之前文章浏览阅读596次,点赞13次,收藏6次。文献来源：根据微电网或微能源网是否与主电网相连接,可将其分为并网型和独立型 2 种。本文以并网型微 能源网为研究对象,研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前,针对微能源网的能量管理,从算法上来讲,多结合最高优化算法或者启发式算法进行。
文章浏览阅读991次,点赞21次,收藏15次。文章探讨了如何使用深度强化学习,特别是DQN,来优化微能源网的能量管理。它构建了环境模型和智能体模型,通过学习预测负荷和可再生能源输出等因素,实现高效、动态的决策策略。实验结果显示了这种方法相较于传统方法的优势。
