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一种基于图论和深度强化学习的多微网系统能量路由方法

摘要

本发明公开了一种基于图论和深度强化学习的多微网系统能量路由方法,步骤如下:(1)风机、光伏、负荷、储能以及能量路由器功率模型构建;(2)建立单一微网功率平衡方程;(3)建立储能系统的成本损耗模型和使用寿命惩罚函数;(4)能量路由器及网络传输成本损耗模型;(5)利用图论的方法构建多微网系统环境状态空间;(6)建立能量路由器动作空间和来自拓扑结构改变的反馈奖励函数;(7)利用强化学习方法训练路由轨迹;(8)建立多微网间能量传输最小成本函数。本发明在使用图论的方法提取多微网拓扑结构的基础上用深度强化学习算法对电网数据加以分析和利用,综合考虑了储能系统的折损成本以及能量路由器和网络的损耗,有利于提高多微网系统能量管理的经济性。

著录项

  • 公开/公告号CN114172840A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN202210047981.X

  • 申请日2022-01-17

  • 分类号H04L45/12(20220101);G06F17/12(20060101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人柏尚春

  • 地址 210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1号

  • 入库时间 2023-06-19 14:28:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    公开

    发明专利申请公布

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