典型文献
适应随机序贯决策的分布式储能优化规划方法
文献摘要：
在双碳战略和相关能源政策背景下,为平抑规模化接入分布式能源的潮流随机波动,分布式储能将在配电网逐步推广应用.建立适应随机序贯决策的分布式储能规划模型,将电压幅值、储能动作频次和用电成本作为即时回报优化分布式储能响应,基于优化的分布式储能组合序贯动作进行储能参数配置;基于竞争深度Q网络(duelingdeep Q network,DDQN)的深度增强学习方法开展自学习优化,并以全寿命周期投资收益最大化确定分布式储能布点与配置方案.最后在IEEE33节点算例系统接入分布式光伏和储能的条件下,论证了方法的合理有效性.
文献关键词：
分布式储能;优化规划;随机序贯决策;深度强化学习;竞争深度Q网络;光伏
中图分类号：
作者姓名：
高松;黄河;李妍;姜家兴
作者机构：
江苏省电力有限公司,南京210024;华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室,武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]高松;黄河;李妍;姜家兴-.适应随机序贯决策的分布式储能优化规划方法)[J].高电压技术,2022(11):4385-4392
A类：
随机序贯决策,duelingdeep
B类：
分布式储能,储能优化,优化规划,规划方法,双碳战略,能源政策,政策背景,平抑,分布式能源,随机波,配电网,逐步推广,储能规划,规划模型,电压幅值,用电成本,优化分布,储能参数,参数配置,network,DDQN,深度增强学习,自学习优化,全寿命周期,投资收益,收益最大化,布点,配置方案,IEEE33,点算,分布式光伏,深度强化学习
AB值：
0.354515
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