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风储联合运行可有效地应对风电出力的不确定性,提高风电竞争力,然而储能与风电联合运行的优化调度问题是一大难点.为保证储能可调控容量的基础上实现风储联合运行收益最大化,提出了基于改进K-means和多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法的风储联合系统日前优化调度方法.首先,根据储能特性和运行状态采用萤火虫优化的改进K-means聚类算法实现储能分组;然后,将风电与分组后的储能设备建模为不同的智能体,组成多智能体系统,采用MADDPG算法求解,设计了MADDPG算法的状态空间、动作空间和奖励函数;最后,对算法进行了算例仿真验证.结果表明,所提调度策略能够较好协调风电和储能运行,有效平抑了风电出力波动,与常规深度强化学习相比,提高了风储联合系统的运行收益. 相似文献
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边坡稳定性分析是一个涉及多因素、多层次的高度非线性系统。针对影响边坡稳定性因素的复杂性和不确定性等问题,通过正交试验法和改进PCA法相结合,在保留边坡原始数据的基础上对传统PCA法在数据标准化和处理指标因素在变异程度上的局限性进行改进,得出相应的边坡稳定性综合评价模型,然后通过蒙特卡罗法对边坡稳定性进行评价。研究结果表明,改进PCA法相对于传统的PCA法具有显着的降维作用,主要表现为第一主成分方差贡献率得到明显提高,能够更为合理的保存原始数据的信息,提取主成分个数更少,为后续计算综合评价模型减少了工作量;通过边坡稳定性综合评价模型不仅能够计算出边坡在不同水平因素组合下的安全系数,在水晶球软件的帮助下还可以快速对其进行可靠度分析,具有一定的工程实用价值。 相似文献
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