發(fā)布時(shí)間：2021-08-20 14:50

　　微能源網(wǎng)是提高綜合能源利用率、增加可再生能源比例的有效解決方案。微能源網(wǎng)的能量管理是微能源網(wǎng)安全高效運(yùn)行的重中之重。由于微能源網(wǎng)中有多種能量流系統(tǒng)并存、多種可再生能源并存、多種負(fù)荷并存,加上可再生能源與負(fù)荷都存在一定的波動(dòng)性和隨機(jī)性,使得微能源網(wǎng)的能源輸入、轉(zhuǎn)換、分配和消費(fèi)環(huán)節(jié)存在著不同空間層面和不同時(shí)間尺度的不平衡,這給微能源網(wǎng)的能量管理帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。本文面向微能源網(wǎng),提出一種基于DRL（deep reinforcement learning）的微能源網(wǎng)能量管理方法。該方法使用DQN（deep Q network）算法,基于預(yù)測(cè)負(fù)荷、風(fēng)/光等可再生能源功率輸出和分時(shí)電價(jià)等環(huán)境信息進(jìn)行策略集的學(xué)習(xí),通過(guò)習(xí)得的策略集對(duì)微能源網(wǎng)進(jìn)行有效能量管理,通過(guò)策略集繼承實(shí)現(xiàn)對(duì)全新場(chǎng)景的快速優(yōu)化。本文的主要工作包括:（1）基于微能源網(wǎng)研究框架及設(shè)備模型,針對(duì)微能源網(wǎng)多能流的特點(diǎn),建立微能源網(wǎng)的能量總線模型。（2）在闡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)的框架、Q學(xué)習(xí)算法和DQN算法的基礎(chǔ)理論的基礎(chǔ)上,分析提升DQN性能的經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制與凍結(jié)參數(shù)機(jī)制�？偨Y(jié)出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的微能源網(wǎng)能量管理策略的一般設(shè)計(jì)方法,并以經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)... 

【文章來(lái)源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

柴油發(fā)電機(jī)發(fā)電效率曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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