[发明专利]一种微电网优化调度模型的构建方法和系统

说明书

本发明属于电力领域，尤其涉及微电网优化调度模型的构建方法和系统，包括根据输入输出参数，建立调度的理论运行模型；通过理论运行模型和历史运行数据得到实际运行样本集合；基于监督学习处理实际运行样本集合得到离线运行模型；基于环境反馈的强化学习优化离线运行模型得到微电网优化调度模型。通过理论运行模型，能够结合微电网的具体情况设置输入输出参数以解释调度的过程；基于监督学习处理通过理论运行模型和历史运行数据得到实际运行样本集合,可以根据实际结果修正理论运行模型，提高解释调度过程的能力；基于环境反馈的强化学习优化离线运行模型，能够进一步优化得到微电网优化调度模型来解释微电网调度的过程。

技术领域

本发明属于电力领域，尤其涉及一种微电网优化调度模型的构建方法和系统。

背景技术

社会上已经开展了大量的针对微电网的研究工作，如微电网的构架、并网/离网运行模式及其保护、微电网协调控制策略、孤岛控制策略、能量管理与经济调度、微电网运行标准的研究以及智能微电网工程建设与运营模式等等相关研究，且具有广泛的工程实践经验。微电网的有功优化调度问题本质上是一种非线性、多约束、多目标的复杂系统优化问题。

长久以来电网调度机构都是通过“离线计算、在线匹配”的模式来解决传统电力系统绝大部分的运行问题，现有的微电网能量管理控制策略实质上也是基于工程人员经验和认知。随着微电网的发展，强间歇性可再生能源高比例接入、高渗透率电力电子装备、多能源耦合、能源市场交易多参与主体博弈行为、多时间尺度动态互相影响等因素将深刻改变甚至颠覆传统的系统运行控制模式。以现有的微电网调度运行方法以及工程实践经验，并不足以面对微电网发展带来的挑战。

发明内容

为了解决或者改善上述问题，本发明提供了一种微电网优化调度模型的构建方法和系统，具体技术方案如下：

本发明提供一种微电网优化调度模型的构建方法，包括：根据微电网相关的输入输出参数，建立调度的理论运行模型；通过所述理论运行模型和历史运行数据得到实际运行样本集合；基于监督学习处理所述实际运行样本集合得到离线运行模型；基于环境反馈的强化学习优化所述离线运行模型得到所述微电网优化调度模型。

优选的，所述根据微电网相关的输入输出参数，建立调度的理论运行模型包括：以所述输入输出参数作为所述理论运行模型的输入输出参数；以发电机组约束参数、负荷约束参数、存储约束参数和系统约束参数作为所述理论运行模型的约束条件；以经济调度参数、环境影响参数和安全运行风险参数作为所述理论运行模型的目标函数。

优选的，所述实际运行样本集合包括不同输入输出参数之间的组合的运行样本；对应的，所述基于监督学习处理所述实际运行样本集合得到离线运行模型包括：基于马尔可夫决策过程描述所述理论运行模型，基于监督学习建立关于所述组合的运行样本的所述离线运行模型。

优选的，所述基于环境反馈的强化学习优化所述离线运行模型得到所述微电网优化调度模型包括：结合所述微电网的实时运行数据和所述离线运行模型，形成决策模型；采集并解析所述实时运行数据，得到当前运行状态信息、上一时刻状态信息和对应的策略回报值，以形成经验样本；通过所述经验样本训练所述决策模型以更新对应参数。

优选的，所述通过所述经验样本训练所述决策模型以更新对应参数包括：根据当前未更新的目标网络参数计算动作预估值以及相应的目标评价值，得到评价网络训练的损失函数L，更新主评价网络的参数；更新主策略网络的参数、目标网络的策略网络和评价网络的参数。

本发明提供一种微电网优化调度模型的构建系统，包括：第一单元，用于根据微电网相关的输入输出参数，建立调度的理论运行模型；第二单元，用于通过所述理论运行模型和历史运行数据得到实际运行样本集合；第三单元，用于基于监督学习处理所述实际运行样本集合得到离线运行模型；第四单元，用于基于环境反馈的强化学习优化所述离线运行模型得到所述微电网优化调度模型。