基于能源区块链网络的微电网共享储能调度模型

为解决微电网储能调度中消耗功率高的问题,设计了基于能源区块链网络的微电网共享储能调度模型。将微电网共享储能调度模型设置为分层储存、调度模型,上层为能源区块链网络模型,下层为微电网储存调度模型。利用储能规划方法多次归纳能源区块链网络信息。设定固定约束格式,从日前能源储存调度合约和日内能源储存调度合约两个方面约束模型。通过状态预测、信息预测、模型调度能力验证、自动预测和模型方案执行完成调度工作。结果表明:该模型降低了微电网日前调度合约电价和消耗功率,提高了微电网储能调度能力。

基于联邦强化学习的社区共享储能日前调度

社区家庭共享大容量储能设备,实现低储高发套利和家庭需求的时空转移,在分时电价下具有广阔的应用前景。然而,传统储能调度方法难以应对动态变化的储能调度环境。储能调度涉及家庭详细的能源消耗数据,泄露家庭作息习惯、人口数量等隐私信息的风险也不可忽视。为此,采用深度近端策略优化(deep proximal policy optimization,DPPO)强化学习方法,设计了考虑社区实时负荷、分时电价和储能老化的社区共享储能日前调度模型。考虑社区之间的隐私保护需求和数据壁垒问题,进一步提出隐私保护的联邦强化社区共享储能调度模型。该模型通过交互本地与全局DPPO模型梯度等参数信息,保护社区数据隐私。最后,仿真实验表明,所提方法在成本节约以及隐私保护方面具有优势。