结合CMA-ES算法和DDPG算法的微电网优化调度方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
结合CMA-ES算法和DDPG算法的微电网优化调度方法及系统
申请号:CN202410922300
申请日期:2024-07-10
公开号:CN118473021B
公开日期:2024-09-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种结合CMA‑ES算法和DDPG算法的微电网优化调度方法及系统,包括:建立微电网系统中的各单元的数学模型;以系统运行时产生的最大化微电网的总收益为目标,结合微电网系统各单元的运行约束及相关约束,建立基于DDPG算法的动态调度的微电网优化调度模型;基于CMA‑ES在训练前对微电网优化调度模型进行初始优化操作;结合算法对训练好的微电网优化调度模型进行求解,得到响应于外部环境变化的微电网优化运行策略,能够在动态变化的可再生能源作为输入时,对微电网中的能源分配和调度进行更新优化确保能源供应的稳定性,能够提高调度策略的收敛速度和效率,同时增强系统在面对高度非线性和多变条件下的适应性和鲁棒性。
技术关键词
电网优化调度方法 微电网系统 柴油发电机 协方差矩阵 风力发电机模型 算法 风力发电机组 进化策略 光伏发电模型 优化运行策略 深度确定性策略梯度 微电网优化调度 太阳能电池板 风速 网络 太阳能光伏电池 数学模型
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种相量测量单元缺失谐波数据不确定性填补方法及系统
填补方法 站点 回归算法 模型超参数 主成分分析法
2
一种基于块对角期望传播的ISAC系统信号检测方法
系统信号检测方法 协方差矩阵 期望传播算法 更新优化方法 空间相关矩阵
3
一种基于深度学习的驾驶员情感识别及不确定性评估方法
不确定性评估方法 视觉特征提取 图像增强模块 直方图均衡化 图像输入设备
4
一种应用时域近似熵特征的海面目标识别方法
近似熵特征 识别方法 回波 支持向量机分类算法 序列
5
面向数据缺失的随机工作流负载预测方法
工作流 负载预测方法 动态控制参数 卷积神经网络模型 缺失数据填充方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号