基于强化学习的园区综合能源系统多主体运行优化OA北大核心CSCD
Multi-agent Operation Optimization of District Integrated Energy System Based on Reinforcement Learning
园区综合能源系统中多主体利益诉求不同,需借助多主体博弈理论进行能源的优化调度,然而多主体互动机制复杂,常用的粒子群优化算法在求解该过程时耗时较长.为解决上述问题,本文提出了一种基于强化学习的园区综合能源系统多主体运行优化方法.首先,构建了含能源供应商、园区服务商和用户的多主体园区综合能源系统模型;其次,提出了一种基于强化信号的博弈搜索法,以提升多主体博弈求解的速度;然后,对园区综合能源系统多主体博弈过程实行分层控制,将不同主体间的供需博弈作为上层…查看全部>>
李振;赵鹏翔;王楠;周喜超
国网综合能源服务集团有限公司,北京 100052国网综合能源服务集团有限公司,北京 100052国网综合能源服务集团有限公司,北京 100052国网综合能源服务集团有限公司,北京 100052
信息技术与安全科学
园区综合能源系统多主体博弈强化学习Nash均衡
《电力系统及其自动化学报》 2021 (12)
60-68,9
国家电网公司总部科技项目(SGTYHT/19-JS-217,大学城综合能源系统源网荷储柔性资源建模分析及多目标运行优化技术研究)
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