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多多登入|沈阳自动化所提出基于深度强化学习技术的微电网实时能源优化方法

发布日期:2020-01-11 18:45:14

多多登入|沈阳自动化所提出基于深度强化学习技术的微电网实时能源优化方法

多多登入,10月9日,记者了解到,中国科学院沈阳自动化研究所智能微电网研究小组最近在智能电网优化调度领域取得了进展,相关成果已发表在智能电网领域的顶级期刊《智能电网ieee交易》上。

随着全球气候变化和环境污染的日益严重,电力系统的清洁、安全和可持续性越来越受到世界各国的重视。发展大规模分布式可再生清洁能源,利用先进的智能优化控制技术加速传统电力系统向更清洁、更安全、更可持续的智能电网转变,是未来电力系统的发展趋势和新兴研究热点。

目前,国内外在可再生能源接入、暂态稳定控制和电网运行经济性方面的研究取得了显著进展。然而,对于可再生能源比例较高的电力系统,其运行安全性及相关智能优化调度方法仍有待突破。中国科学院沈阳自动化研究所智能微网研究组在世界上首次提出了一种基于深度强化学习技术的微网实时能量优化方法。

该方法考虑了可再生能源输出的随机性及其对电网交流潮流约束的影响,采用深度递归神经网络提取微网当前运行状态的特征,在保证微网安全的基础上,调度微网各分布式发电机组,实现微网运行的实时优化控制。

此外,与目前的微网运行控制方法相比,该方法完全基于学习,不需要对可再生能源的输出进行预测和建模,具有良好的适应性。这一研究成果不仅对智能电网优化调度的研究进行了新的探索和突破,也为人工智能技术的未来应用提供了新的研究思路,促进了智能电网的发展。

郑帅、沈宝荣、记者于越、编辑齐孝堂





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