[發明專利]基于SARSA(λ)算法的風電-抽蓄聯合系統日隨機動態調度方法

有效

• 申請號: 202010973224.6
• 申請日: 2020-09-16
• 公開（公告）號: CN112054561B
• 公開（公告）日: 2022-06-14
• 發明（設計）人: 李文武;鄭凱新;劉江鵬;石強;余躍;趙迪
• 申請（專利權）人: 三峽大學
• 主分類號: H02J3/46
• 分類號: H02J3/46;H02J3/28;H02J3/00;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 羅飛

本發明提供了基于SARSA(λ)算法的風電?抽蓄聯合系統日隨機動態調度方法，具體如下：首先考慮風電出力的隨機性，并用Beta分布來表示風電出力的概率分布；其次建立考慮分時電價的風電?抽蓄聯合系統日隨機動態調度模型；最后將強化學習中多步時序差分的SARSA(λ)算法引入到模型求解中，通過歷史場景數據進行學習，不斷試錯積累經驗。該方法為解決考慮隨機性的風蓄聯合優化調度這類多階段決策問題提供了新的思路，在獲得優化調度目標的同時，提高了求解效率。

技術領域

本發明屬于節能環保產業領域中水資源循環利用與節水活動中的天然水收集與分配問題，采用大數據中的強化學習方法求解。涉及一種基于強化學習SARSA(λ)算法的風電-抽蓄聯合系統日隨機動態調度方法。

背景技術

在能源行業步入高質量發展的今天，風力發電在世界范圍內得到了廣泛的應用。同時，風電的隨機性和波動性給電網的運行調度帶來了挑戰，如何控制風電并網時的功率特性，高效的消納大規模風電成為了亟待解決的難題。

隨著儲能技術的發展，抽水蓄能電站作為技術成熟、應用廣泛的儲能裝置，具有反應靈活、啟停迅速的特性，為電力系統配備抽水蓄能電站，不僅可以削峰填谷，而且可以提供旋轉備用、負荷跟蹤、調相、頻率控制等動態服務，提高系統的靜穩定性和動穩定性，為系統帶來可觀的效益，保障電網安全穩定運行。將風電與抽水蓄能電站聯合優化運行，可有效提高風電運行效益，降低風電并網局限性，取得可觀的經濟效益。

現有的方法中，對于風電-抽水蓄能聯合系統的調度，采用傳統隨機動態規劃算法，存在調度效果不佳以及效率低的技術問題。

發明內容

本發明提出一種基于SARSA(λ)算法的風電-抽蓄聯合系統日隨機動態調度方法，用于解決或者至少部分解決現有技術中存在的調度效果不佳以及效率低的技術問題。

為了解決上述技術問題，本發明提供了基于SARSA(λ)算法的風電-抽蓄聯合系統日隨機動態調度方法，包括：

S1：描述風電出力的隨機性；

S2：根據風電出力的隨機性以及分時電價，構建風電-抽蓄聯合系統日隨機動態調度模型：

式中：T為一個周期內的時段數；R_t為t時段的指標函數；V_t為t時段初的抽水蓄能電站上水庫的庫容；P_t^gd為t時段抽水蓄能電站發出的功率，小于0為抽水，大于0為發電；R_t、P_t^gd的表達式如下所示：

式中：C_t為t時段對應的峰谷電價；將t時段風電預測誤差分布函數曲線離散成N個值后，其對應功率為相應的概率為p_t,i；G_h為抽水蓄能電站啟停單個機組所需的費用，n_t為抽水蓄能電站t時段開啟/關閉的機組臺數；當t時段抽水蓄能電站機組處于發電態時，的值為1，否則為0；P_t^g為t時段機組對應的發電出力；當t時段抽水蓄能電站機組處于電動機態時，的值為1，否則為0，P_t^d為t時段機組對應的抽水功率；

S3：確定風電-抽蓄聯合系統日隨機動態調度模型的約束條件；

S4：采用強化學習中的SARSA(λ)算法對風電-抽蓄聯合系統日隨機動態調度模型進行求解，得到調度結果。

在一種實施方式中，S1具體包括：

采用Beta分布來表示風電功率預測誤差的概率密度函數，表達式為：