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氢能综合能源系统的自适应最优能量调度研究
被引量：
1
1
作者
吴东阳
崔佳
+3 位作者
赵宇航
王仕瀚
吴筱熳
秦博宇
《电工电能新技术》
北大核心
2025年第3期9-16,共8页
氢能综合能源系统已成为一种应对化石燃料枯竭和日益严峻的气候变化问题的有效方案。为增强系统稳定性,提高运行效率,本文提出一种使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法的最优能量调度方法。最优调度问题被建模为一个具有动作空间、环境状...
氢能综合能源系统已成为一种应对化石燃料枯竭和日益严峻的气候变化问题的有效方案。为增强系统稳定性,提高运行效率,本文提出一种使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法的最优能量调度方法。最优调度问题被建模为一个具有动作空间、环境状态和动作值函数的马尔科夫决策过程(MDP)问题。基于策略梯度和神经网络,通过对动作-评价网络的训练和策略迭代,提出了基于深度确定性策略梯度的最优能源调度方法,可根据氢能综合能源系统的动态响应进行自适应优化。最后结合算例验证了所提方法的有效性。
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关键词
氢能综合能源系统
深度确定性策略梯度
马尔科夫决策过程
自适应最优能量调度
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职称材料
题名
氢能综合能源系统的自适应最优能量调度研究
被引量：
1
1
作者
吴东阳
崔佳
赵宇航
王仕瀚
吴筱熳
秦博宇
机构
江苏省交通工程建设局
西安交通大学电气工程学院
出处
《电工电能新技术》
北大核心
2025年第3期9-16,共8页
基金
江苏省交通运输科技项目(2022QD01)。
文摘
氢能综合能源系统已成为一种应对化石燃料枯竭和日益严峻的气候变化问题的有效方案。为增强系统稳定性,提高运行效率,本文提出一种使用深度确定性策略梯度(DDPG)算法的最优能量调度方法。最优调度问题被建模为一个具有动作空间、环境状态和动作值函数的马尔科夫决策过程(MDP)问题。基于策略梯度和神经网络,通过对动作-评价网络的训练和策略迭代,提出了基于深度确定性策略梯度的最优能源调度方法,可根据氢能综合能源系统的动态响应进行自适应优化。最后结合算例验证了所提方法的有效性。
关键词
氢能综合能源系统
深度确定性策略梯度
马尔科夫决策过程
自适应最优能量调度
Keywords
hydrogen-based integrated energy systems
deep deterministic policy gradient
Markov decision process
adaptive optimal energy dispatch
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
氢能综合能源系统的自适应最优能量调度研究
吴东阳
崔佳
赵宇航
王仕瀚
吴筱熳
秦博宇
《电工电能新技术》
北大核心
2025
1
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参考文献
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