摘要
本发明公开了一种含混合储能的光储充电站低碳运行优化方法,解决了现有技术中光储充电站优化调度算法可能存在无法稳定更新策略,训练效率低,智能体策略优化效果不佳等问题。方法建立包含飞轮储能与电池储能的混合储能系统模型;建立光储充电站低碳优化调度模型;构建强化学习交互环境;采用阶梯式惩罚系数构建阶梯式惩罚函数以改进近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法,利用其求解光储充电站低碳优化调度模型,获得最优调度策略。本发明通过混合储能系统提高系统充电高峰时期的调度能力;改进PPO算法增强学习效率、减少智能体训练时间、防止过渡探索而导致训练不稳定从而提高算法的收敛性、控制采取高风险行为的可能从而提高系统的稳健性。
技术关键词
光储充电站
优化调度模型
混合储能系统
优化调度决策
阶梯式
策略
Copula函数
神经网络模型
优化调度算法
光伏发电预测
飞轮储能系统
电池储能系统
强化学习算法
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