找到 2 条结果 · IEEE Transactions on Power Systems
高渗透率可再生能源电力系统实时调度：一种专家知识与强化学习混合方法
Real-Time Scheduling of High-Penetrated Renewable Power Systems: An Expert Knowledge and Reinforcement Learning Hybrid Approach
Sijun Du · Tao Ding · Yang Xiao · Jingyu Wan 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年7月
现代电力系统正向低碳可持续转型，可再生能源渗透率的提升及其不确定性给系统调度带来严峻挑战，灵活元件的引入进一步增加了调度复杂性。为此，本文提出一种融合专家知识与强化学习（RL）的混合实时调度方法。首先建立包含柔性负荷与储能的高渗透率可再生能源系统实时调度模型，并转化为马尔可夫决策过程。通过引入专家知识作为系统与RL智能体之间的中介，利用RL算法优化的机组控制序列进行调度决策。基于SG 126节点系统的算例验证了所提方法在保障系统安全稳定运行的同时，显著提升可再生能源消纳能力的有效性与潜力。
解读: 该混合调度方法对阳光电源PowerTitan储能系统和iSolarCloud平台具有重要应用价值。强化学习与专家知识融合的实时调度策略可直接应用于ST系列储能变流器的智能控制算法，优化充放电决策以应对高比例光伏接入的不确定性。该方法可集成至iSolarCloud云平台，实现多站点储能系统协同调度，提...
重新思考复杂约束满足下的安全策略学习：含储能单元的实时安全约束经济调度初探
Rethinking Safe Policy Learning for Complex Constraints Satisfaction: A Glimpse in Real-Time Security Constrained Economic Dispatch Integrating Energy Storage Units
Jianxiong Hu · Yujian Ye · Yizhi Wu · Peilin Zhao 等5人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2024年6月
近年来，用于实时安全约束经济调度（RT - SCED）问题的强化学习（RL）受到了广泛的研究关注。然而，普通的强化学习方法难以确保系统和设备层面约束条件的满足，不得不对违反约束的情况分别进行惩罚。随着可再生能源渗透率的不断提高，大规模储能得以集成，这是因为储能能够缓解可再生能源的间歇性问题。这就使得实时安全约束经济调度问题需要满足时间耦合约束条件。现有的安全强化学习方法要么在每个时间步使用安全层纠正不安全的动作，这可能会导致在可行空间边界制定出次优动作，并且可能违反时间耦合约束；要么构建安全评估...
解读: 该安全约束经济调度技术对阳光电源PowerTitan储能系统及iSolarCloud云平台具有重要应用价值。强化学习结合约束分层建模可直接应用于ST系列储能变流器的实时调度优化，通过安全感知奖励机制保障储能系统在参与电网调频、削峰填谷时满足SOC约束、功率爬坡率及电网安全约束。该方法可集成至iSol...