公开(公告)号：CN120016548A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510081810.2

申请日：2025-01-20

Applicant: 河海大学

Inventor： 华昊辰 ,  张洲赫 ,  陈星莺 ,  余昆 ,  甘磊 ,  梅飞 ,  王博

IPC: H02J3/32 ,  H02J3/38 ,  H02J3/46 ,  H02J3/00 ,  B60L55/00 ,  G06N3/092 ,  G06F21/62 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/08 ,  G06Q10/067

Abstract: 本发明公开了一种考虑V2B模式用户需求的楼宇负荷协同调控方法，包括：得到楼宇光伏、刚性负荷的功率模型；构建分布式发电机的数学模型；构建电动汽车电池储能数学模型；构建空调负荷数学模型；建立功率平衡约束方程；基于功率平衡约束方程，建立楼宇负荷协同调控的成本模型；基于楼宇负荷协同调控的成本模型，将实际楼宇负荷协同调控问题转化为深度强化学习问题；迭代求解深度强化学习问题，获取到最终策略，控制楼宇内分布式发电机和各个空调。本发明对深度强化学习算法的状态矩阵和奖励函数进行改进，构建一套高效、可靠、隐私友好的楼宇负荷协同调控方法，为V2B模式的实际应用提供技术支持，助力可再生能源的高效消纳和能源系统的低碳转型。