摘要
本发明涉及一种电‑氢耦合岛屿微电网的实时优化运行方法,属于岛屿微电网优化运行技术领域,解决了现有技术中强化学习方法在控制电‑氢耦合系统过程中存在的智能体分工协作能力不足、难以适应复杂电网环境个体差异的问题。包括获取岛屿微电网的历史数据,进而生成第一样本数据集;基于第一样本数据集对出力预测模型训练,得到最优的出力预测模型,进而再,生成第二样本数据集;构建电网多智能体模型;基于第二样本数据集对所述电网多智能体模型进行训练,得到最优的电网多智能体模型;获取当前的岛屿微电网的历史数据和当前数据,进而基于最优的出力预测模型和电网多智能体模型进行各设备的控制,实现岛屿微电网的实时优化运行。
技术关键词
多智能体模型
优化运行方法
微电网
海上风力发电
数据
网络
预测模型训练
特征提取模块
双曲正切函数
样本
光伏装置
时序特征
风速功率曲线
强化学习方法
生成多尺度
积层
变量
储氢设备