电力现货市场下计及售电商长期收益的需求侧响应

被引：36

作者：

冯小峰 ^{[1
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谢添阔 ^{[2
]}

高赐威 ^{[3
]}

林国营 ^{[1
]}

陈亮 ^{[1
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卢世祥 ^{[1
]}

机构：

[1] 广东电网有限责任公司计量中心

[2] 华北电力大学电力工程系

[3] 东南大学电气工程学院

来源：

电网技术 | 2019年 / 43卷 / 08期

关键词：

电力现货; 长期收益; 需求响应; 强化学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM73 [电力系统的调度、管理、通信]; F426.61 [];

学科分类号：

120103 [信息系统与信息管理];

摘要：

在电力现货市场下,为实现售电商长期收益最大化,提出采用强化学习的需求响应动态优化方案。首先建立售电商和用户的需求响应模型,通过建立用户舒适成本函数的前后联系,构建出售电商动态优化收益函数;利用用户的需求响应收益函数确定其响应负荷,并将售电商当前需求响应的收益函数转化为立即奖励函数;然后采用BP神经网络构建强化学习的Q函数,采用迭代方法训练BP神经网络直到Q函数收敛。最后,通过1个售电商和5个工业用户的仿真算例结果表明所提方法的有效性。

引用

页码：2761 / 2769

页数：9

共 20 条

[1]

基于综合需求响应和博弈的区域综合能源系统多主体日内联合优化调度 [J].