基于改进K-means和MADDPG算法的风储联合系统日前优化调度方法

摘要：

风储联合运行可有效地应对风电出力的不确定性,提高风电竞争力,然而储能与风电联合运行的优化调度问题是一大难点.为保证储能可调控容量的基础上实现风储联合运行收益最大化,提出了基于改进K-means和多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法的风储联合系统日前优化调度方法.首先,根据储能特性和运行状态采用萤火虫优化的改进K-means聚类算法实现储能分组;然后,将风电与分组后的储能设备建模为不同的智能体,组成多智能体系统,采用MADDPG算法求解,设计了MADDPG算法的状态空间、动作空间和奖励函数;最后,对算法进行了算例仿真验证.结果表明,所提调度策略能够较好协调风电和储能运行,有效平抑了风电出力波动,与常规深度强化学习相比,提高了风储联合系统的运行收益.

关键词：风电;储能系统;改进K-means;MADDPG

所属期刊栏目：10

分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：南方电网公司科技项目资助036000KK52190005GDKJXM20198110

在线出版日期：2021-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2200-2208