基于分支对决 Q 网络的含分布式储能系统微电网在线调度
系统与控制
2021-05-31 v1 系统与控制
摘要
本通讯研究一种基于分支对决 Q 网络（BDQ）的在线运行策略，用于含分布式电池储能系统（BESSs）且在不确定性下运行的微电网。所开发的基于深度强化学习（DRL）的微电网在线优化策略可使神经网络输出数量随分布式 BESS 数量线性增长，从而克服由多个 BESS 充放电决策引起的维数灾难。数值仿真验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2105.13497,
title = {Branching Dueling Q-Network Based Online Scheduling of a Microgrid With Distributed Energy Storage Systems},
author = {Hang Shuai and Fangxing and Li and Hector Pulgar-Painemal and Yaosuo Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.13497},
year = {2021}
}
备注
Submitted to IEEE Journal and under review, 4 pages, 3 figures