公开(公告)号：CN111428903A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN201911049739.0

申请日：2019-10-31

Applicant: 国家电网有限公司 ,  国网河南省电力公司经济技术研究院 ,  华中科技大学

Inventor： 李秋燕 ,  王利利 ,  张艺涵 ,  田春筝 ,  李科 ,  郭新志 ,  于昊正 ,  付科源 ,  马杰 ,  孙义豪 ,  全少理 ,  郭勇 ,  杨卓 ,  罗潘 ,  明威宇 ,  李妍 ,  王少荣

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/14 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度增强学习的可中断负荷优选方法，属于配电网需求响应领域，包括：通过智能电表及量测装置获取t时刻系统的观测状态，并将其作为观察样本；利用所得观察样本，开展基于竞争深度Q网络（dueling deep Q network，DDQN）的神经网络的训练，定期清除观测样本以保证神经网络学习最新的观测状态，经过一定次数的计算迭代得到训练完成的神经网络；读取量测装置中数据获取配电网实时状态，送入训练完成的神经网络中，以可中断负荷动作后节点电压在允许范围内为约束条件，以用户满意度为指标，进行可中断负荷点的筛选，本发明可以自动识别用户用电习惯，筛选出用户满意度相对较高的一组满足运行条件的可中断负荷点，具有良好的应用前景。

公开(公告)号：CN114123256B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202111288522.2

申请日：2021-11-02

Applicant: 华中科技大学 ,  国网江苏省电力有限公司

Inventor： 吴强 ,  黄河 ,  高松 ,  李妍 ,  姜家兴 ,  明威宇

IPC: H02J3/28 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种适应随机优化决策的分布式储能配置方法及系统，属于配电网规划领域，包括在平时电价时段和峰时电价时段内获取t时刻配电网的观测状态；根据当前状态采取相应的储能放电策略，得到配电网即时回报模型，开展基于竞争深度Q网络的神经网络的训练；获取k时刻实时观测状态输入已经训练完成的神经网络中，输出实时观测状态下的储能放电策略结合充电策略得到完整的典型日周期内的储能充放电策略。本发明建立基于马尔可夫决策过程的储能配置规划模型，分析随机性潮流对储能功率和容量的影响，在满足分布式电源和负荷随机性波动的约束条件下，将储能调度优化嵌入储能配置规划中去，实现分布式储能的规划运行一体化优化。

公开(公告)号：CN114123256A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111288522.2

申请日：2021-11-02

Applicant: 华中科技大学 ,  国网江苏省电力有限公司

Inventor： 吴强 ,  黄河 ,  高松 ,  李妍 ,  姜家兴 ,  明威宇

IPC: H02J3/28 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种适应随机优化决策的分布式储能配置方法及系统，属于配电网规划领域，包括在平时电价时段和峰时电价时段内获取t时刻配电网的观测状态；根据当前状态采取相应的储能放电策略，得到配电网即时回报模型，开展基于竞争深度Q网络的神经网络的训练；获取k时刻实时观测状态输入已经训练完成的神经网络中，输出实时观测状态下的储能放电策略结合充电策略得到完整的典型日周期内的储能充放电策略。本发明建立基于马尔可夫决策过程的储能配置规划模型，分析随机性潮流对储能功率和容量的影响，在满足分布式电源和负荷随机性波动的约束条件下，将储能调度优化嵌入储能配置规划中去，实现分布式储能的规划运行一体化优化。