近年来,微电网中的可再生能源与储能占比不断增大,给其优化调度带来了新的挑战.针对微电网源储协同调度问题中非凸非线性约束带来的求解困难,利用深度强化学习算法构建基于数据的策略函数,通过不断地与环境进行交互学习寻找最优策略,避免了对原非凸非线性问题的直接求解.考虑到训练过程中策略函数可能不满足安全约束,进一步提出了一种利用部分模型信息的微电网源储协同优化调度安全策略学习方法,得到了满足网络安全约束的优化策略.此外,针对强化学习的智能体在训练过程中与环境的交互耗时较长的问题,采用神经网络对环境进行建模以提高学习效率.
微电网 可再生能源 储能 柔性策略-评价网络 强化学习 深度学习 安全约束