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申请/专利权人:南京邮电大学
摘要:本发明提供一种基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法,通过获取氢电耦合多微电网系统的历史数据;建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型;建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型的目标函数与约束条件;初始化能量管理系统智能体的运行环境;得到训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型;通过训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型得到能量管理策略;本发明能够使微电网的动作具有时间相关性,可以有效地避免产生不必要的能量管理动作,能够有效降低氢电耦合多微电网的运行成本,并提高氢电耦合多微电网的运行效率。
主权项:1.一种基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法,其特征在于:包括以下步骤,S1、获取氢电耦合多微电网系统的历史数据包括历史输入状态和历史动作;S2、建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型,基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型包括Actor神经网络和Critic神经网络,其中,Actor神经网络包括两个结构相同的策略网络即当前策略网络和目标策略网络,当前策略网络用于输入状态st并输出动作at,目标策略网络用于输入下一状态并输出下一动作;Critic神经网络包括两个结构相同的Q网络即当前Q网络和目标Q网络,当前Q网络用于输入状态st和动作at并输出关于状态at与动作at的Q值,目标Q网络用于输入下一状态st+1和下一动作at+1并输出关于下一状态st+1与下一动作at+1的Q值;S3、建立基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型的目标函数与约束条件;S4、初始化能量管理系统智能体的运行环境;S5、使用步骤S1的历史数据对基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型进行训练,得到训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型;S6、由氢电耦合多微电网系统的当前输入状态,通过训练后的基于改进DDPG算法的氢电耦合多微电网系统的能量管理模型得到能量管理策略。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 南京邮电大学 基于改进DDPG的氢电耦合多微电网系统能量管理方法
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