基于强化学习的风电消纳随机鲁棒混合优化调度系统
Stochastic robust hybrid scheduling system for wind power consumption based on reinforcement learning作者机构：南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)江苏南京211106 南京南瑞信息通信科技有限公司江苏南京211106 国网山东省电力公司经济技术研究院山东济南250001
出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)
年 卷 期：2024年第32卷第15期
页 面：25-29页
学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理]
基 金：国家电网有限公司总部管理科技项目资助(5700-202116378A-0-0-00)
摘 要：由于风电调度数据分散于不同体系中,缺乏集中调度平台,导致风电消纳效果不佳。为此设计基于强化学习的风电消纳随机鲁棒混合优化调度系统。采用调度主站监测模块,实时监视风电机组信息,获取精准上报数据。通过风电消纳分析模块,从时间和空间角度分析制约风电出力因素,通过协调优化获取发电调节指令。使用强化学习算法计算优化目标回报期望。构建基于强化学习的优化调度模型,更新模型参数,规划调度区间。通过弃风保障规定时间内系统安全约束允许风电功率,计算风电功率场景下风电机组发电功率和供热功率,根据鲁棒性优化可将其转换为确定性的混合线性优化结果,完成风电消纳随机鲁棒混合优化调度。由实验结果可知,该系统在无、有外送场景下最大风电功率分别为125 MW、9000 MW,与实际允许出力区间一致,为合理调度风电提供支持。
维普期刊数据库
同方期刊数据库