基于深度强化学习的微电网储能调度策略研究

针对含光伏发电的微电网系统储能调度问题,文章提出了一种基于深度强化学习的微电网储能系统调度策略。为了分析不同场景组合模型对微电网储能调度策略的影响,以住宅用户微电网系统为例,构建了微电网调度问题环境模型。选取两种电价方式和3种场景进行理论分析,利用深度卷积神经网络(DCNN)提取微电网调度时间序列信息特征,以Q值强化学习机制实现微电网储能调度策略。研究结果表明,对于不同电价方式的场景,强化学习算法都能充分发挥模型的自主性,主动学习环境信息,获得最优调度策略。其中,实时电价方式下"光伏预测量+时间序列信息"的场景组合使微电网获得最大运行收益。与无干扰场景相比,在加入20%光伏发电量的随机干扰场景下,文章所建立的基于强化学习的场景组合模型使微电网获得的运行收益的偏差仅为2.5%。

基于变步长扰动观测法的光伏发电最大功率点控制策略研究

本文基于扰动观测分析最大功率点追踪算法的优缺点,提出了一种基于变步长的光伏MPPT控制方法,并进行仿真研究。结论如下:改进的扰动观测法可以减少稳定时间,增加稳定精度,减弱稳定扰动,具有更好的输出特性,能对环境变化快速响应,并且具有良好的跟踪特性。

基于相关性的发电机组数据质量研究分析

根据数据质量分析标准,对某电厂发电机组分离器温度、主汽压力等数据进行了数据质量分析,为预测发电机组负荷调节能力提供数据支持,通过高质量数据提供的可靠信息,为电网发电负荷调度提供帮助。

期权平价套利在中国市场中的应用

文章主要探讨欧式期权的平价套利在中国市场中应用。作为中国内地首个期权产品,上证50ETF期权上市初期会出现其市场价格与理论价格发生偏离的情形,从而可以借助期权平价原理实现套利。套利策略的实施可以增加市场流动性,并让期权价格回归其合理价值。