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申请/专利权人：格瓴新能源科技(杭州)有限公司
摘要：本发明公开了一种结合CMA‑ES算法和DDPG算法的微电网优化调度方法及系统，包括：建立微电网系统中的各单元的数学模型；以系统运行时产生的最大化微电网的总收益为目标，结合微电网系统各单元的运行约束及相关约束，建立基于DDPG算法的动态调度的微电网优化调度模型；基于CMA‑ES在训练前对微电网优化调度模型进行初始优化操作；结合算法对训练好的微电网优化调度模型进行求解，得到响应于外部环境变化的微电网优化运行策略，能够在动态变化的可再生能源作为输入时，对微电网中的能源分配和调度进行更新优化确保能源供应的稳定性，能够提高调度策略的收敛速度和效率，同时增强系统在面对高度非线性和多变条件下的适应性和鲁棒性。
主权项：1.一种结合CMA-ES算法和DDPG算法的微电网优化调度方法，其特征在于，包括：建立微电网系统中的各单元的数学模型，所述微电网系统包括光伏发电模型、风力发电机模型、储能电池模型和后备发电机模型；以系统运行时产生的最大化微电网的总收益为目标，结合微电网系统各单元的运行约束、不同外部环境条件因素对现场的可再生能源电力产出约束、可再生能源不足时系统的备用供电成本、功率相关的约束及微电网电力供需平衡性约束，建立基于DDPG算法的动态调度的微电网优化调度模型；基于协方差矩阵自适应进化策略CMA-ES在训练前对微电网优化调度模型进行初始优化操作，所述初始优化操作包括对DDPG的Actor网络的参数进行初始化，得到候选解并从所述候选解中选择性能最优的参数应用于DDPG的Actor网络作为Actor网络的初始化参数；基于协方差矩阵自适应进化策略CMA-ES和深度确定性策略梯度DDPG的结合算法对训练好的微电网优化调度模型进行求解，得到响应于外部环境变化的微电网优化运行策略，能够在动态变化的可再生能源作为输入时，对微电网中的能源分配和调度进行更新优化确保能源供应的稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 格瓴新能源科技(杭州)有限公司 结合CMA-ES算法和DDPG算法的微电网优化调度方法及系统
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