一種多區域電網協同優化方法、系統、設備及可讀存儲介質,優化方法包括收集每個智能體區域的觀測數據;構建含可再生能源的多區域電網協同優化模型;將含可再生能源的多區域電網協同優化模型按照狀態空間、動作空間、環境以及獎勵函數設計為多智能體環境下的強化學習模型;對多智能體環境下的強化學習模型進行求解,輸出協同優化結果。本發明采用多決策中心的分布式模型減輕了系統的通訊壓力,能夠在訓練中考慮可再生能源和負荷的雙重不確定性,具有較好應對不確定性的能力,還能夠實現系統實時決策,基于多智能體“集中訓練?分布執行”的特性,訓練完成后各區域電網只需根據自身局部的觀測值對可控機組做出決策,有利于保護各區域電網的隱私性。
聲明:
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我是此專利(論文)的發明人(作者)