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一种基于智能学习的多能系统低碳经济调度方法
摘要
本发明属于电力系统经济调度技术领域,具体涉及一种基于智能学习的多能系统低碳经济调度方法。本发明基于奖惩阶梯式碳交易机制计算碳交易成本,结合发电成本、碳交易成本以及各种约束建立目标函数,将最优调度模型描述为一个马尔可夫决策过程,采用一种分布式近端策略优化算法,增强深度强化学习代理在复杂环境中的探索能力,使其能够学习到有效的经济调度策略,基于深度强化学习的低碳经济调度方法考虑多能系统碳排放问题,减少系统损耗,降低系统总经济成本。
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本发明属于电力系统经济调度技术领域,具体涉及一种基于智能学习的多能系统低碳经济调度方法。本发明基于奖惩阶梯式碳交易机制计算碳交易成本,结合发电成本、碳交易成本以及各种约束建立目标函数,将最优调度模型描述为一个马尔可夫决策过程,采用一种分布式近端策略优化算法,增强深度强化学习代理在复杂环境中的探索能力,使其能够学习到有效的经济调度策略,基于深度强化学习的低碳经济调度方法考虑多能系统碳排放问题,减少系统损耗,降低系统总经济成本。