本申請實施例公開了一種綜合能源系統(tǒng)的調度方法、裝置、介質及電子設備。所述方法包括:收集新能源發(fā)電功率以及電負荷、天然氣負荷的歷史數(shù)據(jù),作為訓練樣本;并設置綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化目標;構建深度強化學習模型的元素,所述元素包括狀態(tài)變量,動作變量、回報函數(shù)、折扣因子、記憶庫容量;其中,所述深度強化學習模型包括:行動器,在線策略網絡及其目標策略網絡,評判器,以及在線網絡及其目標網絡;基于所述深度強化學習模型對訓練樣本進行迭代,確定調度周期內的調度策略。本技術方案,通過深度神經網絡自動、自適應地學習源荷概率分布,訓練好的模型,能夠在秒級內快速、在線地給出優(yōu)化調度策略。
聲明:
“綜合能源系統(tǒng)調度模型構建方法、裝置、介質及電子設備” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)