一种考虑电力市场波动的风电储能系统最大收益优化方法

摘要

本发明公开了一种考虑电力市场波动惩罚的风电储能系统最大收益优化方法，基于风电运行能源系统的出力模型和约束条件及目标收益函数，利用长短期记忆(LSTM)算法预测风电出力，然后根据预测结果，采用深度策略性梯度算法DDPG对风电储能系统的目标收益函数进行迭代优化，从而获取风电储能系统的最大收益；在优化的同时又考虑将电池储能装置纳入风电场，并考虑波动惩罚、电池充电/放电等因素，保证优化过程的全面性、完整性和准确性，从而实现收益最大化的技术方案。