基于深度强化学习的微网优化运行综述
微网在分布式新能源消纳、负荷优化、提高能源利用效率等方面具有重要作用。但新能源出力的间歇性、负荷侧用电行为的随机性导致微网成为一个动态的复杂系统，难以通过准确的物理模型刻画，给微网优化运行带来巨大挑战。深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）通过与环境交互试错寻找最优策略，不依赖于新能源出力和负荷的精确建模，适用于解决序贯决策问题，在求解含有大量不确定性的微网优化运行难题时具有优势。为此，从DRL原理、DRL在单个微网以及微网群优化运行中的应用进行了综述与分析，最后对应用中所面临的算法可解释性、奖励函数设置、用户隐私性等方面进行了展望。...
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | zho |
| Published: |
Editorial Office of Journal of Global Energy Interconnection
2023-05-01
|
| Series: | 全球能源互联网 |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.gei-journal.com/cn/upload/files/2023/3/03-基于人工智能技术的新型电力系统优化运行与控制.pdf |
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| author | 周翔 王继业 陈盛 王新迎 |
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| author_sort | 周翔 |
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| description | 微网在分布式新能源消纳、负荷优化、提高能源利用效率等方面具有重要作用。但新能源出力的间歇性、负荷侧用电行为的随机性导致微网成为一个动态的复杂系统，难以通过准确的物理模型刻画，给微网优化运行带来巨大挑战。深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）通过与环境交互试错寻找最优策略，不依赖于新能源出力和负荷的精确建模，适用于解决序贯决策问题，在求解含有大量不确定性的微网优化运行难题时具有优势。为此，从DRL原理、DRL在单个微网以及微网群优化运行中的应用进行了综述与分析，最后对应用中所面临的算法可解释性、奖励函数设置、用户隐私性等方面进行了展望。 |
| first_indexed | 2024-03-12T18:13:45Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2096-5125 |
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| publishDate | 2023-05-01 |
| publisher | Editorial Office of Journal of Global Energy Interconnection |
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| series | 全球能源互联网 |
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