摘要
本发明公开一种电动汽车参与的电力调度方法,属于电力调度技术领域,该方法的构建过程包括:构建交通网‑微电网耦合网络模型,确定电力调度的目标为:最低化电动汽车调度成本实现微电网群最大化负荷恢复;根据构建的模型和电力调度目标构建部分可观察的马尔可夫决策过程;根据构建的部分可观察的马尔可夫决策过程,设计AD‑MADDPG算法;前述的AD‑MADDPG算法用于根据构建的模型求解达到电力调度目标的电力调度方法;前述的AD‑MADDPG算法是在DDPG算法基础上结合注意力机制和多个探索者‑单个学习者框架的改进算法。本发明能够提高配电系统在紧急情况下恢复运行的能力。
技术关键词
电力调度方法
道路通行时间
微电网
样本
注意力机制
算法
优先级计算方法
深度神经网络结构
决策
训练深度神经网络
顶点
LSTM神经网络
卷积神经网络提取
电力调度技术
负荷
地图
序列
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任务调度方法
深度强化学习
网络
设备状态信息
参数
时空融合特征
生成患者状态
步态特征向量
建模优化方法
记忆特征
管道泄漏识别方法
卷积神经网络结构
声发射传感器
背景噪声
模拟真实工况
机器学习算法
智能管理方法
智能管理系统
样本
梯度下降优化算法
KRAS基因突变
智能预测系统
半监督学习
网络主体
注意力机制