以可再生能源为主导地位的主动配电网需要激励各类分布式资源参与电网运行以增强系统的灵活性。为解决可再生能源大量并网引发的功率波动问题,在充分考虑主动配电网与微电网相互作用的基础上,引入共享储能(shared energy storage system...以可再生能源为主导地位的主动配电网需要激励各类分布式资源参与电网运行以增强系统的灵活性。为解决可再生能源大量并网引发的功率波动问题,在充分考虑主动配电网与微电网相互作用的基础上,引入共享储能(shared energy storage system,SESS)和端对端(peer to peer,P2P)交易机制,研究多微电网租赁SESS进行功率波动平抑和多微电网P2P灵活性交易策略。然后,提出基于非对称纳什议价的多微网系统收益分配机制,以非线性能量映射函数评估各微电网主体的贡献度,实现多微电网系统合作收益的公平分配。最后,采用交替方向乘子法对所提模型进行分布式计算求解,实现对各主体信息安全的有效保护。通过算例对比证明了所提方法的有效性。展开更多
文摘随着大量直流电源和负荷的接入,交直流混合的配电网技术已成为未来配电网的发展趋势.然而,源荷不确定性及可调度设备的类型多样化给配电网调度带来了巨大的挑战.本文提出了基于分支决斗深度强化网络(branching dueling Q-network,BDQ)和软演员-评论家(soft actor critic,SAC)双智能体深度强化学习的交直流配电网调度方法.该方法首先将经济调度问题与两智能体的动作、奖励、状态相结合,建立经济调度的马尔可夫决策过程,并分别基于BDQ和SAC方法设置两个智能体,其中,BDQ智能体用于控制配电网中离散动作设备,SAC智能体用于控制连续动作设备.然后,通过集中训练分散执行的方式,两智能体与环境进行交互,进行离线训练.最后,固定智能体的参数,进行在线调度.该方法的优势在于采用双智能体能够同时控制离散动作设备电容器组、载调压变压器和连续动作设备变流器、储能,同时通过对双智能体的集中训练,可以自适应源荷的不确定性.改进的IEEE33节点交直流配电网算例测试验证了所提方法的有效性.
文摘以可再生能源为主导地位的主动配电网需要激励各类分布式资源参与电网运行以增强系统的灵活性。为解决可再生能源大量并网引发的功率波动问题,在充分考虑主动配电网与微电网相互作用的基础上,引入共享储能(shared energy storage system,SESS)和端对端(peer to peer,P2P)交易机制,研究多微电网租赁SESS进行功率波动平抑和多微电网P2P灵活性交易策略。然后,提出基于非对称纳什议价的多微网系统收益分配机制,以非线性能量映射函数评估各微电网主体的贡献度,实现多微电网系统合作收益的公平分配。最后,采用交替方向乘子法对所提模型进行分布式计算求解,实现对各主体信息安全的有效保护。通过算例对比证明了所提方法的有效性。
