【摘 要】
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在电力现货市场下,为实现售电商长期收益最大化,提出采用强化学习的需求响应动态优化方案。首先建立售电商和用户的需求响应模型,通过建立用户舒适成本函数的前后联系,构建出
【机 构】
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广东电网有限责任公司计量中心; 华北电力大学电力工程系; 东南大学电气工程学院;
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20161607)~~
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在电力现货市场下,为实现售电商长期收益最大化,提出采用强化学习的需求响应动态优化方案。首先建立售电商和用户的需求响应模型,通过建立用户舒适成本函数的前后联系,构建出售电商动态优化收益函数;利用用户的需求响应收益函数确定其响应负荷,并将售电商当前需求响应的收益函数转化为立即奖励函数;然后采用BP神经网络构建强化学习的Q函数,采用迭代方法训练BP神经网络直到Q函数收敛。最后,通过1个售电商和5个工业用户的仿真算例结果表明所提方法的有效性。
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