申请/专利权人：安徽大学

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117350515B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06N3/092

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开

摘要：本发明涉及一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法，方法包括：海岛群能量流传输模式设计，以用于描述海岛群间能量传输过程；根据海岛群能量流传输模式，构建海岛群能量流传输模型；根据海岛群能量流传输模型，建立海岛群能源系统能量管理模型；使用多智能体强化学习方法实现海岛群能量流调度，并对能量管理策略求解。本发明基于多智能体强化学习方法，考虑海岛群的布局特点、可再生能源禀赋及电力船舶的移动储能特性，以满足对人居岛负载需求变化的自适应性。与其他算法相比本发明提出的方法在集中式训练、分布式执行的基础上，加入了基线函数，以提高算法的学习效率和稳定性，高效地处理远洋海岛群的能量流调度和能量管理问题。

主权项：1.一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：设计海岛群能量流传输模式，所述模式用于描述海岛群间能量流传输过程；其具体包括如下步骤：步骤1-1：根据远洋海岛群独特的地理位置，形成人居岛和多个资源集聚岛的空间布局；步骤1-2：根据海岛周围可再生能源丰富的特性，为资源集聚岛搭建包括风力发电设备、光伏发电设备在内的产能设备，构建海岛群可再生能源发电设备模型；步骤1-3：根据人居岛与资源集聚岛之间天然的地理隔离特性，搭建包含电力船舶在内的能量流调度框架，构建电力船舶运行模型；步骤2：根据海岛群能量流传输模式，构建海岛群能量流传输模型；其具体包括如下步骤：步骤2-1：对远洋海岛群能量流调度系统进行日前调度，对m个人居岛的电力需求和n个资源集聚岛的电力供应进行预测和计划；步骤2-2：根据远洋海岛群能量流调度系统的日前调度，建立海岛群间能量流的传输机制；步骤2-3：电力船舶作为移动储能工具，分时段在资源集聚岛与人居岛充放电，完成岛间能量流的时空转移，电力船舶充放电模型被定义为： 式中，EEV,t和EEV,t-1为t时刻和t-1时刻电力船舶的储能量，PEV,t-1为t-1时刻电力船舶充放电的实时功率，ζ为充放电效率，Δt为时间间隔；步骤3：根据海岛群能量流传输模型，建立海岛群能源系统能量管理模型；其具体包括如下步骤：步骤3-1：设计资源集聚岛能量管理目标函数，包含2个部分：电力船舶运输能量的成本、资源集聚岛的弃风弃光成本，目的是在满足人居岛负载需求的同时，尽量减少能量流传输的成本及可再生能源的浪费，其目标函数Fr表达式如下： 式中，dij为第i个资源集聚岛与第j个人居岛之间的距离，Ewind,i,t为t时刻第i个资源集聚岛的弃风量，Epv,i,t为t时刻第i个资源集聚岛的弃光量，ξij为第i个资源集聚岛与第j个人居岛之间的距离系数，ψ为弃风弃光惩罚因子；步骤3-2：设计人居岛能量管理目标函数，包含1个部分：必要时切除可控负荷量的成本，目的是确保海岛群电力系统运行的稳定性和可靠性，其目标函数Fh表达如下： 式中，Ecut,j,t为t时刻第j个人居岛切除的可控负荷量，λ为切负荷惩罚因子；步骤4：使用多智能体强化学习方法实现海岛群能量流调度，并对能量管理策略求解。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽大学 一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法

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