發(fā)布時間：2020-12-23 10:36

　　隨著綜合能源系統(tǒng)建設(shè)和電力市場改革推進,綜合能源服務商有望成為新的市場交易成員。為解決申報階段有限的決策參考信息制約申報策略制定的問題,文章提出了一種基于Q強化學習的綜合能源服務商現(xiàn)貨市場申報策略,以提升申報策略的理想度。該方法的主要特點在于充分利用龐大的歷史運行信息,通過人工智能算法訓練申報策略智能體,建立綜合能源服務商所掌握的有限參考信息與最優(yōu)申報策略之間的內(nèi)在關(guān)系。智能體以市場公開信息、社會公共信息及服務商私有信息為環(huán)境變量,能夠?qū)崿F(xiàn)申報策略的自動生成和智能改進。最后,基于某省電網(wǎng)實際數(shù)據(jù)構(gòu)造算例表明,該方法能較好地擬合合作博弈下的申報策略,具有收斂速度快、理想度高、計算效率高等特點,更符合綜合能源服務商決策需求。 

【文章來源】：電力建設(shè). 2020年09期 北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

強化學習原理

Q強化學習訓練過程

以省內(nèi)某大型化工企業(yè)為案例，算例中構(gòu)建的綜合能源服務商典型能源需求曲線如圖3所示，為滿足生產(chǎn)要求，正常工作日耗電約480萬k W·h，消耗燃氣約3萬m3，供熱需求約100萬k W·h。文獻[7]中園區(qū)綜合能源系統(tǒng)框架，為該企業(yè)配置冷熱電三聯(lián)供、電熱鍋爐等能源轉(zhuǎn)化設(shè)備，其作為綜合能源服務商參與市場交易。該綜合能源服務商所擁有的主要設(shè)備如表3所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2933568