基于深度Q学习的电热综合能源系统能量管理
2021-03-18王新迎赵琦赵黎媛杨挺
电力建设 2021年3期
王新迎,赵琦,赵黎媛,杨挺
(1.中国电力科学研究院有限公司,北京市 100192;2.天津大学电气自动化与信息工程学院,天津市 300072)
0 引 言
随着社会的不断发展进步,人类对于能源的需求不断增大,而石油、煤炭等传统化石能源日渐枯竭,发展环境友好的可再生能源、提高能源利用效率是当今世界共同关注的焦点。综合能源系统(integrated energy system, IES)可实现能源的梯级利用以及多种能源的协调互补,是缓解环境压力的重要选择[1-2]。在能源需求中,电能与热能是人类生活的基本能源需求,也是综合能源系统的两大主要能源形式[3]。电热综合能源系统并非2个独立供能系统的直接叠加,而是通过对多种能量单元的协同管理,在更大范围内实现系统资源的优化配置。
多种能量单元的共存和使用使得如何对电热综合能源系统进行能量管理以实现系统的运行优化得到广泛关注。针对综合能源系统的能量管理,文献[4]研究了含光伏、风机、储能及热电联供机组等单元的微网运行优化问题,将模型转化为混合整数线性规划问题求解;文献[5]利用改进的遗传算法,进行工业园区综合能源系统的能量管理方法研究;文献[6]研究了含可再生能源发电的电热综合能源系统的优化调度问题,利用改进的粒子群优化算法求解能量调度方案。上述研究在综合能源系统的能量管理和优化调度方面取得了一定的成果,但这些工作均是在对可再生能源出力和负荷需求进行预测的基础上进行的,求解效果依赖于预测的准确性。……
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