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摘要
综合能源系统优化调度对提高能源利用效率与低碳运行起到关键作用。然而，由于综合能源系统存在多种能源耦合及源荷侧不确定性，传统调度方法难以准确适应系统源荷动态变化。针对该问题，采用基于深度强化学习的方法，主要通过数据驱动的方式解决了综合能源能源系统调度中的不确定性问题，同时可以准确适应系统源荷动态变化，实现快速求解。充分挖崛负荷侧灵活性，首先建立考虑综合需求响应的综合能源系统低碳经济调度模型。将含有多重不确定性的综合能源系统经济调度问题描述为马尔科夫决策过程(markov decision process, MDP),采用异步优势演员-评判家(asynchronous advantage actor-critic, A3C)方法进行求解。最后，实例仿真结果表明，相比于DQN和DDPG方法，综合能源系统的日平均运行成本分别降低了8.7%和5.2%。
- 出版日期2023
- 单位沈阳工业大学
