摘要
本发明公开了一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法,首先,利用历史数据训练了两个代理模型,以模拟电力和热能流的计算过程;然后,将这两个代理模型嵌入到环境中,随机初始化动作网络和评价网络的参数,智能体根据环境做出动作决策,代理模型再根据状态和动作估计热电联产的热需求、各节点电压和输入功率,并用于估算DRL代理的奖励;通过与电力和热能代理模型的交互,代理可以发展出接近最优的调度策略,这样可以减轻对准确物理模型的依赖,并根据IEHS的最新状态提供实时决策。
技术关键词
调度优化方法
供热系统
动态能量转换
优化调度模型
深度强化学习模型
电力
电热
风力发电机
热电联产系统
优化神经网络
综合能源系统
神经网络参数
决策
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