摘要
本发明公开了一种配电网的储能选址定容方法、装置、存储介质及电子设备。涉及人工智能领域,该方法包括:获取目标配电网的状态信息,得到目标状态信息,其中,目标状态信息包括:目标配电网中的节点在当前时刻的负荷需求、目标配电网中的可再生能源接入点在当前时刻的出力功率、目标配电网的拓扑特征、目标配电网在当前时刻的储能配置信息;通过第一深度Q网络模型对目标状态信息进行处理,得到目标配电网的储能选址定容方案,其中,第一深度Q网络模型为对第二深度Q网络模型进行迁移学习得到的深度Q网络模型,第二深度Q网络模型根据历史配电网场景中的数据训练得到。本发明解决了相关技术中对配电网的储能选址定容的准确性低的技术问题。
技术关键词
深度Q网络
储能选址定容方法
仿真环境
配电网运行特性
拓扑特征
可再生能源
周期
接入点
电子设备
历史负荷数据
日负荷曲线
数学模型
定容装置
配电网系统
可读存储介质
节点
功率
系统为您推荐了相关专利信息
性能测试方法
机械手抓取
抓取物体
触觉传感单元
仿真环境
攻击预测方法
深度Q网络
实体
日志结构
系统配置信息
应急救援通道
路径构建方法
火灾
风险预测模型
图谱
深度Q神经网络
锂离子电池组
深度Q网络
管理策略
锂离子电池内阻