摘要
本发明公开了一种虚拟电厂日前交易两阶段优化调度方法及系统、设备、介质,该方法先根据市场电价和负荷预测制定日前的购电量和售电量,充分利用市场电价的波动优化购电与售电时间点,实现了虚拟电厂在日前交易市场中的利润最大化,再通过深度强化学习动态调整储能系统的充放电策略和优化电动汽车负荷的分布,进一步平衡了电网负荷波动,实现了虚拟电厂运营成本最小化。这种两阶段优化策略结合了日前时长电力交易策略和实时资源调度优化,实现了对风电、光伏、储能系统以及电动汽车等多种资源的协同管理,不仅能实现虚拟电厂资源的高效调度,还能提高可再生能源的利用效率、最大化虚拟电厂的经济效益。
技术关键词
优化调度模型
深度强化学习算法
储能系统充放电
光伏发电功率
可再生能源
变量
决策
两阶段
资源调度优化
光伏发电预测
优化调度系统
深度Q学习
利润
有功功率
充放电策略
负荷
系统为您推荐了相关专利信息
制动控制方法
车辆俯仰角
加速度
深度强化学习算法
预测控制模型
储能设备
储能容量配置方法
能量管理平台
线性规划算法
备用电源
储能设备
电力调度方法
超短期功率预测
电网频率偏差
储能系统充放电
布线模型
物理设计方法
布局
深度强化学习算法
框架