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随机动态经济调度问题的存储器建模及近似动态规划算法
被引量：
18
1
作者
简淦杨
刘明波
林舜江
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第25期4333-4340,共8页
将含有风电场和抽水蓄能电站的电力系统随机动态经济调度问题描述为随机型存储器问题,以考虑风电场出力所具有的随机性。该模型含数学期望的计算,且实际问题状态空间、决策空间都是高维的,难以对其准确求解。因此,采用近似动态规划算法...
将含有风电场和抽水蓄能电站的电力系统随机动态经济调度问题描述为随机型存储器问题,以考虑风电场出力所具有的随机性。该模型含数学期望的计算,且实际问题状态空间、决策空间都是高维的,难以对其准确求解。因此,采用近似动态规划算法将值函数近似表示成分段线性函数的逼近形式,从而将随机存储器问题转化为一系列多阶段线性规划问题。通过扫描误差场景并相应求解所对应的线性规划问题,可实现对值函数进行训练,逐次修正各分段斜率值,直至值函数收敛后,再用来对预测场景下的线性规划问题进行求解,即得动态经济调度结果。该算法避免了求解准确解时面临的"维数灾"问题,具有较快的计算速度。以含风电场和抽水蓄能电站的小型测试系统和某省级实际电力系统为例,验证了所提模型与算法的可行性与有效性。
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关键词
风电场
抽水蓄能电站
随机
动态
经济调度
存储器模型
近似动态规划法
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职称材料
基于强化学习的增量配电网实时随机调度方法
被引量：
19
2
作者
李捷
余涛
潘振宁
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期3321-3330,共10页
电动汽车(electric vehicle,EV)及其他分布式资源正大规模地渗透到增量配电网中,使其调度问题成为一个充满随机性、高维的多阶段优化问题。因此基于强化学习框架,提出一种增量配电网实时随机优化调度算法。首先,将增量配电网的实时调度...
电动汽车(electric vehicle,EV)及其他分布式资源正大规模地渗透到增量配电网中,使其调度问题成为一个充满随机性、高维的多阶段优化问题。因此基于强化学习框架,提出一种增量配电网实时随机优化调度算法。首先,将增量配电网的实时调度描述成一个多阶段随机序贯决策问题,并提出原问题的动态规划公式,构造表征当前决策对后续所有时段影响的值函数;利用决策后状态值函数代替期望值的计算,从而避免了增量配电网的随机性;利用基于时序差分TD(1)的策略迭代算法在大量模拟场景下训练值函数,得到收敛的近似值函数;将近似值函数投入在线运行进而得出配电网每时刻的近似全局最优调度方案。该算法避免了EV、可再生能源等数据预测误差的影响,有效应对各类能源随机性给优化调度带来的挑战。仿真算例表明,该算法收敛速度快,鲁棒性强,计算时间不受EV接入数量的影响,与其他算法对比更具可行性和经济性。
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关键词
大规模分布式能源
增量配电网
实时调度
随机性
强化学习
近似动态规划法
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职称材料
题名
随机动态经济调度问题的存储器建模及近似动态规划算法
被引量：
18
1
作者
简淦杨
刘明波
林舜江
机构
华南理工大学电力学院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第25期4333-4340,共8页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228205)
国家自然科学基金项目(51207056)~~
文摘
将含有风电场和抽水蓄能电站的电力系统随机动态经济调度问题描述为随机型存储器问题,以考虑风电场出力所具有的随机性。该模型含数学期望的计算,且实际问题状态空间、决策空间都是高维的,难以对其准确求解。因此,采用近似动态规划算法将值函数近似表示成分段线性函数的逼近形式,从而将随机存储器问题转化为一系列多阶段线性规划问题。通过扫描误差场景并相应求解所对应的线性规划问题,可实现对值函数进行训练,逐次修正各分段斜率值,直至值函数收敛后,再用来对预测场景下的线性规划问题进行求解,即得动态经济调度结果。该算法避免了求解准确解时面临的"维数灾"问题,具有较快的计算速度。以含风电场和抽水蓄能电站的小型测试系统和某省级实际电力系统为例,验证了所提模型与算法的可行性与有效性。
关键词
风电场
抽水蓄能电站
随机
动态
经济调度
存储器模型
近似动态规划法
Keywords
wind farm
pumped storage plant
stochastic dynamic economic dispatch
storage model
approximate dynamic programming method （ADP）
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于强化学习的增量配电网实时随机调度方法
被引量：
19
2
作者
李捷
余涛
潘振宁
机构
华南理工大学电力学院
广东省绿色能源技术重点实验室(华南理工大学)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第9期3321-3330,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51777078)。
文摘
电动汽车(electric vehicle,EV)及其他分布式资源正大规模地渗透到增量配电网中,使其调度问题成为一个充满随机性、高维的多阶段优化问题。因此基于强化学习框架,提出一种增量配电网实时随机优化调度算法。首先,将增量配电网的实时调度描述成一个多阶段随机序贯决策问题,并提出原问题的动态规划公式,构造表征当前决策对后续所有时段影响的值函数;利用决策后状态值函数代替期望值的计算,从而避免了增量配电网的随机性;利用基于时序差分TD(1)的策略迭代算法在大量模拟场景下训练值函数,得到收敛的近似值函数;将近似值函数投入在线运行进而得出配电网每时刻的近似全局最优调度方案。该算法避免了EV、可再生能源等数据预测误差的影响,有效应对各类能源随机性给优化调度带来的挑战。仿真算例表明,该算法收敛速度快,鲁棒性强,计算时间不受EV接入数量的影响,与其他算法对比更具可行性和经济性。
关键词
大规模分布式能源
增量配电网
实时调度
随机性
强化学习
近似动态规划法
Keywords
large-scale distributed energy
incremental distribution network
real-time dispatch
randomness
reinforcement learning
approximate dynamic programming
分类号
TM61 [电气工程—电力系统及自动化]
TM7 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
随机动态经济调度问题的存储器建模及近似动态规划算法
简淦杨
刘明波
林舜江
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于强化学习的增量配电网实时随机调度方法
李捷
余涛
潘振宁
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
19
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