标题:基于强化学习方法的风储合作决策
作者:刘国静;韩学山;王尚;杨明;王明强
作者机构:[刘国静] 山东大学, 电网智能化调度与控制教育部重点实验室, 济南, 山东 250061, 中国.;[韩学山] 山东大学, 电网智能化调度与控制教育部重点实验室, 济南, 山东 更多
来源:电网技术
出版年:2016
卷:40
期:9
页码:2729-2736
DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2016.09.021
关键词:风电; 储能系统; 强化学习理论; Q学习算法
摘要:在风储配置给定前提下,研究风电与储能系统如何有机合作的问题。核心在于风电与储能组成混合系统参与电力交易,通过合作提升其市场竞争的能力。针对现有研 究的不足,在具有过程化样本的前提下,引入强化学习算法。所建立的控制器具备在线学习能力,在学习过程中不断以混合系统收益为反馈信息逐步具备对储能系统 充/放电功率、购买备用容量的决策能力。伴随学习时间的累积,将渐进趋于最佳策略,减轻电网调控负担的同时,提高风储合作效率。
收录类别:EI;CSCD;SCOPUS
Scopus被引频次:2
资源类型:期刊论文
原文链接:https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84984971115&doi=10.13335%2fj.1000-3673.pst.2016.09.021&partnerID=40&md5=cab0ca6f180da04b9b1a0d552665dc46
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