基于深度强化学习的风储合作决策方法

目前，风电场配置储能是提高风电经济性较为有效的手段。针对最大化风储合作收益问题，提出一种基于深度强化学习的风储合作决策方法。首先，综合考虑风电、储能系统、外部电网以及需求侧柔性负荷，构建一种新型风储合作系统；然后，针对传统深度强化学习方法易陷入过估计问题，提出改进双竞争深度Q网络（D3QN），并进一步设计基于D3QN的风储合作决策算法；最后，结合实际数据对算法进行仿真验证，结果表明相比传统深度强化学习策略，所提方法能更好协调风电和储能运行，提高风储合作系统的运行收益。