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多园区综合能源系统可通过多能互补互济显著提升运行经济性,然而园区之间的复杂互动、多能耦合决策会给多园区综合能源系统的能量管理带来决策空间庞大、算法难以收敛等挑战性问题。为解决上述问题,提出了一种基于改进深度Q网络(modified deep Q network,MDQN)算法的多园区综合能源系统能量管理方法。首先,采用独立于园区的外部气象数据、历史互动功率数据,构建了基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)深度网络的各园区综合能源系统外部互动环境等值模型,降低了强化学习奖励函数的计算复杂度;其次,提出一种基于k优先采样策略的MDQN算法,用k-优先采样策略来代替ε贪心策略,克服了大规模动作空间中探索效率低下的问题;最后,在含3个园区综合能源系统的算例中进行验证,结果表明MDQN算法相比原DQN算法具有更好的收敛性与稳定性,同时可以提升园区经济效益达29.16%。 相似文献
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随着新能源渗透率迅速增长,风电并网系统规模逐渐增大。本文借助数字孪生(DT)技术与深度学习技术实现了风电并网系统的态势精准辨识。本文基于电磁暂态程序(EMTP)所提方法构建以双馈风力发电机(DFIG)构成的风电并网系统虚拟镜像模型,基于C++多线程并行计算策略进行风电并网系统的超实时镜像计算(MC);并提出一种面向风电场态势辨识的注意力机制(AM)算法框架。至此,构建了基于机理驱动与数据驱动融合的风电并网系统数字孪生(DT-WPGIS)。为评价数字孪生智能体的辨识性能,本文相应地提出了辨识时延常数(RDC)指标。最后,通过4个算例验证了上述方法在风电并网系统中应用的有效性与可行性。实验结果表明:该方法将传统的离线仿真加速到了超实时高精度仿真,将传统的事后故障分析提速到了微秒级的态势精准辨识,为风电并网系统向数字化与智能化的升级提供了思路。 相似文献
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含电压源型换流器(voltage source converter,VSC)的多端直流配电系统集成度高,电力电子装置数量较多,这导致系统小信号模型的阶数较高,从而增加了系统稳定性分析及全局控制器设计的难度。鉴于此,提出了一种新型的多端直流(multi terminal DC,MTDC)系统降阶小信号模型。首先,文章对VSC进行了参与因子分析,辨识了与直流电压主导运动模态呈高相关性的状态变量。以此为基础,基于瞬时功率理论推导出一种新型VSC降阶模型。基于该模型,文章建立了多端直流配电系统的降阶小信号模型。最后,文章将所建立的多端直流配电系统降阶模型与传统降阶模型及电磁暂态模型进行了对比分析。结果表明:相对于传统的降阶小信号模型而言,文中所提出的系统模型能够更精确地评估系统的稳定性。 相似文献
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介绍了我国互联网的互联现状,并结合在实际监管中碰到的问题,对目前互联网互联中 的问题进行了归纳,并结合监管工作的需求,提出了互联网的监管方向。 相似文献
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介绍了我国互联网的互联现状,并结合在实际监管中碰到的问题,对目前互联网互联中的问题进行了归纳,并结合监管工作的需求,提出了互联网的监管方向。 相似文献
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分布式电源对配网供电电压质量的影响与改善 总被引:28,自引:2,他引:26
提出利用短路比和刚性率来评估分布式电源(distri- buted generation,DG)对配网供电电压质量影响的方法,通过仿真验证方法的可行性。并进一步具体分析旋转型分布式电源和逆变型分布式电源对系统供电电压的不同影响,分析和仿真结果证明在同等渗透率下,逆变型分布式电源对并网节点的电压影响比旋转型更小,向系统提供的短路电流也要远小于旋转型,因此在同等条件下逆变型分布式电源更加适合应用于密集负荷、高短路容量的城市配电网。并针对逆变型分布式电源抑制供电电压波动的特点,提出电压控制方法,仿真验证其同样可在一定程度上改善配电网内供电电压质量问题。 相似文献