基于深度强化学习的风储合作决策方法

摘要：

目前,风电场配置储能是提高风电经济性较为有效的手段.针对最大化风储合作收益问题,提出一种基于深度强化学习的风储合作决策方法.首先,综合考虑风电、储能系统、外部电网以及需求侧柔性负荷,构建一种新型风储合作系统;然后,针对传统深度强化学习方法易陷入过估计问题,提出改进双竞争深度Q网络(D3QN),并进一步设计基于D3QN的风储合作决策算法;最后,结合实际数据对算法进行仿真验证,结果表明相比传统深度强化学习策略,所提方法能更好协调风电和储能运行,提高风储合作系统的运行收益.

关键词：风电、储能系统、强化学习、深度神经网络

所属期刊栏目：51

分类号：TM732(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2023-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：60-65