科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
随着分布式资源配置容量与电力系统灵活性需求的不断提升，通过分布式智能电网（Distributed Smart Grid， DSG）整合用户侧灵活资源并进行协同调度，对提升分布式电源就地消纳与配电系统实时供需平衡调节能力具有重要意义。考虑到DSG优化过程中的运行经济性、决策生成的实时性与能量网络安全性需求，本文首先将DSG中灵活资源的优化调度过程描述为一个多智能体优化模型，并构建了基于边云协同的DSG系统层级优化调度框架；其次，建立了考虑产消者差异化特征的异构智能体交互环境模型，为兼顾异构产消者的设备运行要求与DSG系统的整体运行经济性与能量网络安全性，设计了考虑全局-局部奖励相结合的产消者智能体奖励方法；最后针对考虑异构智能体的离线训练任务提出了一种改进多智能体近端策略优化算法，并基于IEEE 33节点系统对本文所提方法对DSG系统实时优化调度过程中能量网络安全性、运行经济性与决策时效性的提升作用进行了验证。
-
单位新能源电力系统国家重点实验室; 华北电力大学
