【摘 要】
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随着可再生能源产业不断壮大,可再生能源消纳问题日益凸显。为了充分挖掘源–网–荷–储联合运行的灵活性调节能力,提高可再生能源的消纳水平,该文提出一种基于灵活性平衡理
【机 构】
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上海电力大学电气工程学院; 国电南瑞科技股份有限公司南瑞研究院; 广东电网有限责任公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51777126)~~
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随着可再生能源产业不断壮大,可再生能源消纳问题日益凸显。为了充分挖掘源–网–荷–储联合运行的灵活性调节能力,提高可再生能源的消纳水平,该文提出一种基于灵活性平衡理论的可再生能源消纳策略。通过Nash博弈实现参与消纳的各主体相互利益达到均衡,并提出一种多智能体迁移强化学习算法。该算法采用了多种人工智能技术,包括基于Nash-Q学习的强化学习技术、资格迹更新技术和迁移学习技术,使学习方式更加灵活、效用更广泛、泛化能力更强。通过算例仿真验证了所提算法在保证最优解质量的同时,具有快速求解的能力,非常适用于求解多主体参与可再生能源消纳问题。
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