基于深度强化学习的氢能综合能源系统优化调度方法

作     者：张磊 吴红斌 何叶 徐斌 张明星 丁明 ZHANG Lei;WU Hongbin;HE Ye;XU Bin;ZHANG Mingxing;DING Ming

作者机构：新能源利用与节能安徽省重点实验室(合肥工业大学)安徽省合肥市230009 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院安徽省合肥市230601 国网安徽省电力有限公司六安供电公司安徽省六安市237000 

基　　金：国家自然科学基金区域创新发展联合基金资助项目(U19A20106) 安徽省自然科学基金资助项目(2108085UD05) 安徽省科技重大专项计划资助项目(202203f07020003) 

出 版 物：《电力系统自动化》 (Automation of Electric Power Systems)

年 卷 期：2024年第48卷第16期

页      码：132-141页

摘      要：为实现碳减排目标,氢能与综合能源系统的结合成为最具潜力的发展方向之一。针对当前氢能综合能源系统调度策略灵活性不足、复杂系统多目标优化求解困难等问题,提出一种基于深度强化学习的氢能综合能源系统优化调度方法。首先,采用耦合设备的变工况模型,构建风-光-氢-冷-热-电综合能源系统,拓展设备联合供能空间。其次,考虑系统运行成本、碳排放量、系统自供给平衡度和新能源利用率,基于最优解距离构建多目标优化模型,激发智能体探索性。然后,通过时序片段表征优化深度强化学习算法,增强了智能体对系统状态变化的估计精度。最后,在源荷实测数据的基础上设计仿真算例。结果表明,所提方法可以有效提高氢能综合能源系统调度的灵活性,充分挖掘氢能的碳减排潜力,实现调度经济性和环保性的双重优化。

主 题 词：综合能源系统 氢能 优化调度 深度强化学习 多目标优化 可再生能源 

学科分类：080702[080702] 080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

核心收录：

D　O　I：10.7500/AEPS20240102002

馆 藏 号：203143240...