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基于三维Kmeans-DDPG的多能园区优化调度
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作者 王珣 王钟 +3 位作者 沈海华 肖勇 成贵学 蒋明喆 《电工技术》 2023年第6期111-117,120,共8页
模型驱动的优化方法已无法解决风、光的间歇性和负荷的波动性给多能微电网系统的调度带来的问题,在此背景下提出了一种基于三维K均值聚类算法(K-means Clustering Algorithm,K-means)及深度确定性策略梯度(Improved Deep Deterministic ... 模型驱动的优化方法已无法解决风、光的间歇性和负荷的波动性给多能微电网系统的调度带来的问题,在此背景下提出了一种基于三维K均值聚类算法(K-means Clustering Algorithm,K-means)及深度确定性策略梯度(Improved Deep Deterministic Policy Gradient,IDDPG)算法的调度方法,以解决复杂环境下的随机性问题。首先按照风、光出力和负荷需求将微电网环境数据划分为三个维度并采用K-means对三维空间下的数据进行分类,然后将分类后的数据分别交互至DDPG中,同时构建综合能源微电网系统的数学模型,选取状态空间、调度策略和奖励函数,随后分别训练各类别的数据得出不同类别微电网数据下DDPG的参数,同时自适应改变动作探索范围,并根据微电网模型选取最优动作策略,最后将所提算法应用在某高校实际微电网算例中,并证明此算法无论在收敛性和给微电网带来的经济效益方面都优于DDPG和传统的调度方法。 展开更多
关键词 综合能源系统调度 深度确定性策略梯度 K均值聚类算法 随机性处理
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