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  • 頭條利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度
    2021-08-27 作者:李濤 胡維昊 等  |  來源:《電工技術(shù)學(xué)報》  |  點(diǎn)擊率:
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    導(dǎo)語作者以光伏-抽水蓄能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)為研究對象,考慮光伏發(fā)電與實(shí)時電價的不確定性,以100%消納光伏為前提,構(gòu)建考慮并網(wǎng)點(diǎn)功率波動和抽水蓄能經(jīng)濟(jì)效益的模型。針對抽水蓄能出力連續(xù)可調(diào)的特點(diǎn),將智能調(diào)度問題轉(zhuǎn)換為馬爾可夫決策過程;利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,以光伏并網(wǎng)后聯(lián)絡(luò)線功率波動最小化和抽水蓄能電站在實(shí)時電價模式下收益最大化為目標(biāo),得出抽水蓄能的最佳運(yùn)行工況。

    團(tuán)隊(duì)介紹

     

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

     

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

     

    李濤,電子科技大學(xué),碩士研究生,研究方向?yàn)榭稍偕茉粗悄苷{(diào)度和電力系統(tǒng)分析、運(yùn)行與控制,作為學(xué)生核心成員參與國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項(xiàng)目“分布式光伏與梯級小水電互補(bǔ)聯(lián)合發(fā)電技術(shù)研究及應(yīng)用示范”。

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

     

    胡維昊,電子科技大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、“智慧電力與能源研究所”所長,國家海外高層次人才青年項(xiàng)目。主要從事人工智能在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和可再生能源發(fā)電等研究。主持由國家重點(diǎn)研發(fā)計劃和國家自然科學(xué)基金等資助的縱向課題5項(xiàng),作為課題負(fù)責(zé)人和核心成員參與由國家重點(diǎn)研發(fā)計劃、丹麥國家戰(zhàn)略研究基金、歐盟地平線2020戰(zhàn)略規(guī)劃基金和中丹可再生能源合作基金等資助的國家級縱向課題15項(xiàng),發(fā)表論文170余篇。

    擔(dān)任IET Renewable Power Generation副編輯、Journal of Modern Power System and Clean Energy專刊和《電工技術(shù)學(xué)報》專刊特約主編、IEEE Transactions on Power Systems專刊客座編輯等,并擔(dān)任亞洲能源與電氣工程研討會IEEE AEEES 2020大會主席、亞洲智能電網(wǎng)國際會議IEEE ISGT Asia 2019程序委員會主席、IEEE電力電子學(xué)會成都分會主席、中國電工技術(shù)學(xué)會人工智能與電氣應(yīng)用專委會副秘書長等學(xué)術(shù)職務(wù)。獲中國儀器儀表學(xué)會科學(xué)技術(shù)一等獎1項(xiàng),教育部科技進(jìn)步二等獎1項(xiàng)。

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

     

    李堅,電子科技大學(xué)副教授、博士生導(dǎo)師,主要從事電力系統(tǒng)廣域測量與控制、智能控制與信息化技術(shù)、電力大數(shù)據(jù)等方面的研究。承擔(dān)國家級項(xiàng)目5項(xiàng)、省部級項(xiàng)目6項(xiàng)、申請發(fā)明專利40余項(xiàng),國際專利2項(xiàng);發(fā)表論文50余篇,其中SCI論文20余篇,獲中國儀器儀表學(xué)會科技一等獎1項(xiàng),教育部科技進(jìn)步二等獎1項(xiàng),四川省科技進(jìn)步二等獎1項(xiàng)。

    導(dǎo)語

    作者以光伏-抽水蓄能互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)為研究對象,考慮光伏發(fā)電與實(shí)時電價的不確定性,以100%消納光伏為前提,構(gòu)建考慮并網(wǎng)點(diǎn)功率波動和抽水蓄能經(jīng)濟(jì)效益的模型。

    針對抽水蓄能出力連續(xù)可調(diào)的特點(diǎn),將智能調(diào)度問題轉(zhuǎn)換為馬爾可夫決策過程;利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,以光伏并網(wǎng)后聯(lián)絡(luò)線功率波動最小化和抽水蓄能電站在實(shí)時電價模式下收益最大化為目標(biāo),得出抽水蓄能的最佳運(yùn)行工況。

    項(xiàng)目研究背景

    由于光伏發(fā)電受氣象因素影響,具有較強(qiáng)的間歇性和隨機(jī)性,這些特性使得高滲透率并網(wǎng)光伏發(fā)電給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性帶來了巨大的挑戰(zhàn),并且嚴(yán)重制約了光伏的100%消納。

    采用新能源互補(bǔ)發(fā)電技術(shù)是全額消納新能源的有效途徑,即在最大功率跟蹤模式下,利用儲能設(shè)備及時有效地提供功率支撐來抑制并網(wǎng)點(diǎn)功率波動;然而針對非凸、非線性的光-蓄優(yōu)化模型,基于隨機(jī)優(yōu)化和魯棒優(yōu)化策略的性能與源/荷預(yù)測精度強(qiáng)相關(guān),且難以準(zhǔn)確表征光-蓄系統(tǒng)的不確定性和難以在線應(yīng)用。

    本文基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的光伏-抽蓄互補(bǔ)系統(tǒng)智能調(diào)度,在離線訓(xùn)練過程中實(shí)現(xiàn)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光伏隨機(jī)出力以及電價變化特征的提取;在線應(yīng)用時,不需要預(yù)測光伏出力與電價趨勢,減少光-蓄電站的運(yùn)行成本。

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

     

    論文方法及創(chuàng)新點(diǎn)

    為實(shí)現(xiàn)光伏-抽蓄互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的最優(yōu)在線經(jīng)濟(jì)調(diào)度,論文研究了多重不確定性下基于馬爾可夫決策過程的光伏-抽蓄在線智能調(diào)度,探討了多約束優(yōu)化問題向無約束強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)轉(zhuǎn)換的方法,驗(yàn)證了人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模新能源互補(bǔ)發(fā)電在線調(diào)度的可行性。光伏-抽蓄互補(bǔ)發(fā)電運(yùn)行示意圖如圖1所示。

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

    圖 1 光伏-抽蓄互補(bǔ)發(fā)電運(yùn)行示意圖

    本文首先建立了考慮抽蓄經(jīng)濟(jì)收益和并網(wǎng)功率波動的優(yōu)化運(yùn)行模型;然后,將含約束的非線性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為適用于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無約束馬爾科夫決策模型;最后,采用深度確定性梯度策略算法(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)求解并得到光伏-抽蓄在線智能調(diào)度策略。DDPG優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)如圖2所示。每回合平均獎勵曲線如圖3所示。

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

    圖 2 優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

    圖 3 每回合平均獎勵曲線

    為驗(yàn)證所得策略的性能,在測試集上進(jìn)行連續(xù)7天實(shí)時運(yùn)行測試,其抑制功率波動、跟隨實(shí)時電價和應(yīng)對約束的能力如圖4所示。

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

    圖 4 測試的性能

    為分析本文所提方法的優(yōu)勢,考慮光伏的不同預(yù)測精度,采用了序列二次規(guī)劃(Sequential Quadratic Programming, SQP)和基于拉丁超立方的場景分析法(Scenario Analysis, SA)與之對比,見表1。

    利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)光伏抽水蓄能互補(bǔ)系統(tǒng)的智能調(diào)度

    表1 不同預(yù)測精度下算法對比結(jié)果

    結(jié)論

    針對對光伏-抽蓄互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng),從并網(wǎng)點(diǎn)功率波動和抽水蓄能的經(jīng)濟(jì)收益等角度出發(fā),采用DDPG算法,研究了多重不確定性條件下光-蓄互補(bǔ)發(fā)電的實(shí)時經(jīng)濟(jì)調(diào)度問題。

    研究表明:1)DDPG算法在控制抽蓄緩解功率波動和跟隨電價方面能取得較佳的效果;2)當(dāng)光伏的預(yù)測誤差大于10%時, DDPG智能體在實(shí)現(xiàn)光-蓄互補(bǔ)系統(tǒng)調(diào)度策略時,無論是在抑制并網(wǎng)波動率還是提升抽蓄的經(jīng)濟(jì)收益方面均具有絕對優(yōu)勢。

    引用本文

    李濤, 胡維昊, 李堅, 韓曉言, 陳哲. 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的光伏-抽蓄互補(bǔ)系統(tǒng)智能調(diào)度[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2020, 35(13): 2757-2768. Li Tao, Hu Weihao, Li Jian, Han Xiaoyan, Chen Zhe. Intelligent Economic Dispatch for PV-PHS Integrated System: a Deep Reinforcement Learning-Based Approach. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(13): 2757-2768.

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