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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明提供了基于SARSAλ算法的风电‑抽蓄联合系统日随机动态调度方法，具体如下：首先考虑风电出力的随机性，并用Beta分布来表示风电出力的概率分布；其次建立考虑分时电价的风电‑抽蓄联合系统日随机动态调度模型；最后将强化学习中多步时序差分的SARSAλ算法引入到模型求解中，通过历史场景数据进行学习，不断试错积累经验。该方法为解决考虑随机性的风蓄联合优化调度这类多阶段决策问题提供了新的思路，在获得优化调度目标的同时，提高了求解效率。
主权项：1.基于SARSAλ算法的风电-抽蓄联合系统日随机动态调度方法，其特征在于，包括：S1：描述风电出力的随机性；S2：根据风电出力的随机性以及分时电价，构建风电-抽蓄联合系统日随机动态调度模型的目标函数： 式中：T为一个周期内的时段数；Rt为t时段的指标函数；Vt为t时段初的抽水蓄能电站上水库的库容；Ptgd为t时段抽水蓄能电站发出的功率，小于0为抽水，大于0为发电；Rt、Ptgd的表达式如下所示： 式中：Ct为t时段对应的峰谷电价；将t时段风电出力预测误差分布函数曲线离散成N个值后，其对应功率为相应的概率为pt,i；Gh为抽水蓄能电站启停单个机组所需的费用，nt为抽水蓄能电站t时段开启关闭的机组台数；当t时段抽水蓄能电站机组处于发电态时，的值为1，否则为0；Ptg为t时段机组对应的发电出力；当t时段抽水蓄能电站机组处于电动机态时，的值为1，否则为0，Ptd为t时段机组对应的抽水功率；S3：确定风电-抽蓄联合系统日随机动态调度模型的约束条件；S4：采用强化学习中的SARSAλ算法对风电-抽蓄联合系统日随机动态调度模型进行求解，得到调度结果；其中，S4具体包括：S4.1：将电价历史数据、风电出力历史数据处理后投入风电-抽蓄联合系统日随机动态调度模型求解中进行预学习，通过预学习阶段不断的探索积累经验，更新Q值表和效用迹函数E的元素值；S4.2：根据预学习阶段得到的更新后的Q值表和效用迹函数E的元素值，进行在线学习，根据贪婪策略来选择当前状态下Q值最大的动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 基于SARSA(λ)算法的风电-抽蓄联合系统日随机动态调度方法
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