[发明专利]基于强化学习的受限区域新能源并网出力分配优化方法在审
| 申请号： | 202211458932.1 | 申请日： | 2022-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN115714433A | 公开（公告）日： | 2023-02-24 |
| 发明（设计）人： | 杨粤;杜江;陈龙;白宏宇;徐胜;吴杨;杨帅;李玉靖;郭萌;李伍迪 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | H02J3/46 | 分类号： | H02J3/46;H02J3/38;H02J3/00;G06Q10/0631;G06Q50/06;G06N3/0464;G06N3/092 |
| 代理公司： | 贵阳中新专利商标事务所 52100 | 代理人： | 商小川 |
| 地址： | 550002 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的受限区域新能源并网出力分配优化方法，包括采用蒙特卡洛算法针对调度区域内的限制条件和设备运行参数进行模拟，结合电气计算模型输出电网运行结果，结合电网调度运行规程、三公调度准则及新能源消纳评价方法对结果进行评分；同时以模拟结果、评分和电网参数输入图神经网络模型进行学习和训练，形成基于图神经网络的多约束条件下的电网调度新能源出力快速计算智能模型，反向推导出满足约束条件的新能源最大化下的新能源出力计算结果，从而实现为电网调度进行动态、满足要求的新能源出力数据，实现新能源消纳的最大化；解决了新能源调控出力分配方式存在新能源无法得到最大化消纳，可能违反三公调度的风险等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 受限 区域 新能源 并网 出力 分配 优化 方法 | ||
【主权项】：
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