主动配电网中储能系统的协调调度：一种互补的强化学习与优化方法
系统与控制
2024-10-18 v1 系统与控制
摘要
主动配电网（ADN）的复杂性和非线性，加上快速变化的可再生能源（RE），需要先进的实时安全调度方法。本文提出了一种互补的强化学习（RL）和优化方法，即SA2CO，来解决ADN中储能系统（ESSs）的协调调度问题。所提出的方法利用RL快速决策和处理模型不准确性的能力，而优化方法则确保ADN的安全性。此外，在SA2CO算法中，构建了一个混合数据驱动和专家经验的辅助神经网络作为快速安全评估组件，实现了RL和优化方法之间的动态切换。仿真结果表明，所提出的方法在实现ADN中多个ESS的实时、安全和经济调度方面具有有效性和可扩展性，超越了最先进的RL和优化方法的性能。
引用
@article{arxiv.2410.13223,
title = {Coordinated Dispatch of Energy Storage Systems in the Active Distribution Network: A Complementary Reinforcement Learning and Optimization Approach},
author = {Bohan Zhang and Zhongkai Yi and Ying Xu and Zhenghong Tu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.13223},
year = {2024}
}