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现货市场环境下基于深度强化学习的光储联合电站储能系统最优运行方法

龚开 王旭 邓晖 蒋传文 马骏超 房乐

电网技术2022，Vol.46Issue(9)：3365-3375,11.
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电网技术2022，Vol.46Issue(9)：3365-3375,11.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.1227

现货市场环境下基于深度强化学习的光储联合电站储能系统最优运行方法

Deep Reinforcement Learning Based Optimal Energy Storage System Operation of Photovoltaic Power Stations With Energy Storage in Power Market

龚开 1王旭 1邓晖 2蒋传文 3马骏超 1房乐2

作者信息

  • 1. 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学),上海市 闵行区200240
  • 2. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,浙江省 杭州市310014
  • 3. 国网浙江省电力有限公司电力市场仿真实验室,浙江省 杭州市310014
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摘要

关键词

储能/deep Q-network/不确定性/电力市场/最优运行

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

龚开,王旭,邓晖,蒋传文,马骏超,房乐..现货市场环境下基于深度强化学习的光储联合电站储能系统最优运行方法[J].电网技术,2022,46(9):3365-3375,11.

基金项目

国家自然科学基金项目(51907120). （51907120）

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3673

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