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题名云边协同的虚拟电厂轻量化能量管理策略
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作者
李业辉
黄明宇
王毅
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机构
香港大学深圳研究院
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出处
《电力系统自动化》
2025年第20期125-135,共11页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFE0141200)
国家自然科学基金资助项目(52477130)。
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文摘
虚拟电厂通过聚合海量分布式资源,形成规模化的市场主体与电网进行互动。然而,大规模分布式资源的能量管理面临全局优化与本地需求之间的矛盾。集中式优化调控难以兼顾用户用电成本和舒适度,而本地用户能量管理缺乏对虚拟电厂整体运行状态的统筹协调。因此,提出云边协同的虚拟电厂轻量化用户能量管理策略。首先,构建虚拟电厂能量管理的分层决策框架,实现虚拟电厂能量管理从单向控制向双向互动的转变。其次,考虑到低成本边缘设备的计算资源有限,提出基于稀疏强化学习的本地决策算法,利用自适应拓扑演化降低神经网络可训练参数量。最后,结合在真实数据集上进行的算例,验证了所提轻量化策略的有效性与高效性。
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关键词
虚拟电厂
云
边
能量管理
分布式资源
稀疏强化学习
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Keywords
virtual power plant(VPP)
cloud
edge
energy management
distributed resource
sparse reinforcement learning
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分类号
TM73
[电气工程]
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