電動(dòng)汽車(chē)（electric vehicle,EV）及其他分布式資源正大規(guī)模地滲透到增量配電網(wǎng)中,使其調(diào)度問(wèn)題成為一個(gè)充滿隨機(jī)性、高維的多階段優(yōu)化問(wèn)題。因此基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架,提出一種增量配電網(wǎng)實(shí)時(shí)隨機(jī)優(yōu)化調(diào)度算法。首先,將增量配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)調(diào)度描述成一個(gè)多階段隨機(jī)序貫決策問(wèn)題,并提出原問(wèn)題的動(dòng)態(tài)規(guī)劃公式,構(gòu)造表征當(dāng)前決策對(duì)后續(xù)所有時(shí)段影響的值函數(shù);利用決策后狀態(tài)值函數(shù)代替期望值的計(jì)算,從而避免了增量配電網(wǎng)的隨機(jī)性;利用基于時(shí)序差分TD（1）的策略迭代算法在大量模擬場(chǎng)景下訓(xùn)練值函數(shù),得到收斂的近似值函數(shù);將近似值函數(shù)投入在線運(yùn)行進(jìn)而得出配電網(wǎng)每時(shí)刻的近似全局最優(yōu)調(diào)度方案。該算法避免了EV、可再生能源等數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)誤差的影響,有效應(yīng)對(duì)各類能源隨機(jī)性給優(yōu)化調(diào)度帶來(lái)的挑戰(zhàn)。仿真算例表明,該算法收斂速度快,魯棒性強(qiáng),計(jì)算時(shí)間不受EV接入數(shù)量的影響,與其他算法對(duì)比更具可行性和經(jīng)濟(jì)性。 

【文章來(lái)源】：電網(wǎng)技術(shù). 2020,44(09)北大核心EICSCD

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3219291