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专利信息

基于场景和深度强化学习的虚拟电厂经济调度方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-078-9363-5906
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06Q10/063;G06Q50/06;G06Q10/04;G06V10/82;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08类
授权状态： 已授权
档案内容： 一种基于场景和深度强化学习的虚拟电厂经济调度方法,解决了现有虚拟电厂经济调度方法通用性差的问题,属于智能电网经济调度领域。本发明包括：S1、建立虚拟电厂经济调度的目标函数及相应约束条件,使电力系统正常运行；S2、根据设定阈值对历史数据进行分类,分为极端场景的数据和常态场景的数据；S3、利用生成式对抗网络GAN分别对极端场景的数据和常态场景的数据进行扩充,获取极端场景数据集和常态场景数据集；S4、利用深度确定性策略梯度算法,分别以极端场景数据集及常态场景数据集作为训练集,对神经网络进行训练,求解目标函数的参数,确定虚拟电厂经济调度策略。使具有储能和接入配电网的虚拟发电厂(VPP)在不确定条件下稳定运行。
附件下载：  (原始资料备查)

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