一种基于强化学习双目标优化的微电网能源调度碳减排系统

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一种基于强化学习双目标优化的微电网能源调度碳减排系统
申请号:CN202510015783
申请日期:2025-01-06
公开号:CN119990592A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明涉及微电网能源调度技术领域,具体地说是一种基于强化学习双目标优化的微电网能源调度碳减排系统。包括数据采集模块:实时采集微电网内的设备用能数据、环境参数、碳排放系数等信息;数据处理模块:清洗采集数据、特征提取和标准化处理;智能调度模块:提取信息特征,深度强化学习算法,利用模型进行优化,得到优化策略,形成调度指令集;执行反馈模块:根据调度指令集,动态调度微电网中设备的运行状态作;人机交互模块:提供用户界面,用于展示碳配额使用情况、系统运行状态,并允许用户输入调整需求;同现有技术相比,将园区的能源系统作为统一网络,考虑了多个系统的相互影响,实现精准调度,环保高效,降低运行成本。
技术关键词
碳减排系统 储能设备 分布式能源系统 深度强化学习算法 人机交互模块 代表 系统运行状态 时空图卷积神经网络 数据处理模块 数据采集模块 矩阵 功率 能源调度技术 园区微电网 配额 深度学习网络
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