公开(公告)号：CN115130777B

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202210839835.0

申请日：2022-07-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李小豹 ,  赵婵娟 ,  徐恒 ,  程志友 ,  宋俊材 ,  汪超 ,  张玉芳

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提供了一种基于实时电价激励的微电网能源系统优化方法，属于电子信息技术领域。包括建立微电网能源系统及系统数据的获取；确定状态集合、动作集合、奖励函数和实时电价激励机制；利用实时电价激励机制和Dueling Double DQN算法进行离线学习得到最优策略，系统在任一状态下均能实现经济效益最大化。本发明优化方法利用实时买卖电价对策略进行激励探索、在线评价网络获取当前状态下最优动作价值对应的动作、目标评价网络计算该动作的动作价值得到目标估计值，有效避免了算法的“过估计”问题，提高了算法估计精度，从而实现了微电网能源系统经济效益最大化。

公开(公告)号：CN115130777A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210839835.0

申请日：2022-07-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 李小豹 ,  赵婵娟 ,  徐恒 ,  程志友 ,  宋俊材 ,  汪超 ,  张玉芳

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q30/02 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于实时电价激励的微电网能源系统优化方法，属于电子信息技术领域。包括建立微电网能源系统及系统数据的获取；确定状态集合、动作集合、奖励函数和实时电价激励机制；利用实时电价激励机制和Dueling Double DQN算法进行离线学习得到最优策略，系统在任一状态下均能实现经济效益最大化。本发明优化方法利用实时买卖电价对策略进行激励探索、在线评价网络获取当前状态下最优动作价值对应的动作、目标评价网络计算该动作的动作价值得到目标估计值，有效避免了算法的“过估计”问题，提高了算法估计精度，从而实现了微电网能源系统经济效益最大化。