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面向区域建筑能源系统的智能化管理:一种结合深度强化学习的混合储能框架
Towards intelligent management of regional building energy systems: A framework combined with deep reinforcement learning for hybrid energy storage
Rendong Shena1 · Ruifan Zhengb1 · Dongfang Yangc · Jun Zhaob · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.329
摘要 可再生能源的应用 increasingly被视为应对建筑能耗快速增长的有效解决方案。将储能装置集成到建筑能源系统中,能够有效缓解可再生能源带来的不确定性,并增强能源供需之间的平衡能力。与单一储能系统相比,混合储能具有更高的调节潜力和灵活性。然而,由于增加了调节变量,控制策略的复杂性显著上升,带来了巨大挑战。此外,现有研究往往忽视了热泵与储热装置之间的相互作用效应。针对上述问题,本研究以天津某区域能源系统为研究对象,该系统集成了可再生能源发电、地源热泵以及混合储能装置。研究中充分考虑地源热泵...
解读: 该混合储能智能管理技术对阳光电源ST系列PCS及PowerTitan储能系统具有重要应用价值。研究中的多智能体深度强化学习算法可应用于优化我司储能系统与地源热泵的协调控制,提升23.64%系统收益和27.96%新能源利用率的成果,为iSolarCloud平台集成AI优化算法提供创新方向。特别是混合储...