【摘 要】
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当风电、光伏等间歇性电源大规模接入电力系统时,为应对其出力的不确定性,电力系统经济调度模型需建立在对不确定性建模的基础上,建模精确度将直接影响调度结果的精确度.但当
【机 构】
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武汉大学电气与自动化学院,湖北省武汉市,430072
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当风电、光伏等间歇性电源大规模接入电力系统时,为应对其出力的不确定性,电力系统经济调度模型需建立在对不确定性建模的基础上,建模精确度将直接影响调度结果的精确度.但当系统同时包含风电、光伏和负荷复杂的不确定性时,对系统整体不确定性进行精确建模显得尤为困难.针对这一问题,引入深度强化学习中深度确定性策略梯度算法,避免对复杂的不确定性进行建模,利用其与环境交互、根据反馈学习改进策略的机制,自适应不确定性的变化.为确保算法适用性,进行了模型泛化方法的设计,针对算法稳定性问题进行了感知-学习比例调整和改进经验回放的机制设计.算例结果表明,所提方法能在自适应系统不确定性的基础上,实现任意场景下的电力系统动态经济调度.
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