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公开(公告)号:CN120046784A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510118185.4
申请日:2025-01-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了基于动作调整强化学习的综合能源系统低碳优化调度方法。该方法首先基于EH耦合模型建立综合能源系统的碳排放流模型,以系统运行成本和碳交易成本最小为目标。设计强化学习以t时刻系统的已知状态量作为状态空间,日内各设备出力作为动作空间,设计奖励函数包括成本奖励和违反系统约束惩罚。在前期探索阶段,使用策略网络针对当前系统状态输出动作,更新网络参数。当训练测试达到预设阈值时,进入动作空间调整阶段,根据约束条件对t时刻策略网输出的动作进行调整,并将动作偏移量的正则项引入策略网络的损失函数中。使用更新后的网络对综合能源系统进行低碳优化调度,输出各设备出力方案。
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公开(公告)号:CN118353093A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410455193.3
申请日:2024-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑出力相关性和配电网故障的日前优化调度方法,首先使用D藤混合Copula结构构建风光出力的时间相关性模型,通过逆变换采样生成考虑时间相关性的场景,在此基础上再使用混合Copula构建风光联合概率分布,最后生成具有时空相关性的场景。并使用场景分析法将随机优化转化为确定性优化。考虑线路传输和设备使用年限及运行状态对配电网安全性的影响,建立故障概率分布,并将节点负荷损失和设备额定容量定义为故障发生后的严重程度,得到配电网传输线路和设备的故障风险模型。以配电网运行成本最小和故障风险最小为目标,建立多目标优化问题,得到均衡配电网的经济性和安全性的日前优化调度方法。
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公开(公告)号:CN117910194A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202310317995.3
申请日:2023-03-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了基于双层优化模型的碳封存以及P2G设备容量优化方法,在建模过程中基于密度思想选取初始聚类中心,应对系统风电的不确定性,提高高维时序风电数据的聚类效果,使用杰卡德距离作为距离度量改进现有的K‑means算法得到典型的风电场景。所建立的双层优化模型以CCUS装置碳封存和P2G设备容量为上层优化变量,最小化投资成本和环境成本为上层优化目标;以典型场景下各个设备出力为优化变量,基于碳捕集电厂运行工况的精细化建模,综合考虑能源系统运行的约束条件,最小化综合能源系统的运行成本为优化目标建立下层优化模型。采用细菌觅食算法对该双层优化模型寻优,以提高模型求解速度。
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