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计及碳捕集装置及碳排放潮流理论的电力系统低碳优化学习调度
1
作者
李吉峰
邹楠
+2 位作者
李卫东
张明泽
吴俊
《现代电力》
北大核心
2024年第5期854-865,共12页
针对当前电力调度方面的研究未将碳排放潮流与电力潮流进行协调融合,以及求解算法的智能性仍需进一步挖掘等问题,提出计及碳捕集装置及碳排放潮流理论的电力系统低碳优化学习调度方法。首先,分别从设备层面与系统层面构建电力系统碳排...
针对当前电力调度方面的研究未将碳排放潮流与电力潮流进行协调融合,以及求解算法的智能性仍需进一步挖掘等问题,提出计及碳捕集装置及碳排放潮流理论的电力系统低碳优化学习调度方法。首先,分别从设备层面与系统层面构建电力系统碳排放潮流模型;其次,综合考虑电力系统内源–网–荷–储各个环节,建立包含系统日前调度与负荷需求响应调整的双层交替优化调度模型,并采用深度强化学习算法对模型进行求解;最后,通过实际算例仿真验证所提理论方法在降低运行成本与碳排放量方面的有效性与适用性。
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关键词
碳
捕集
碳排放潮流
运行调度
深度强化学习
需求响应
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职称材料
题名
计及碳捕集装置及碳排放潮流理论的电力系统低碳优化学习调度
1
作者
李吉峰
邹楠
李卫东
张明泽
吴俊
机构
国网辽宁省电力有限公司大连供电公司
大连理工大学电气工程学院
出处
《现代电力》
北大核心
2024年第5期854-865,共12页
文摘
针对当前电力调度方面的研究未将碳排放潮流与电力潮流进行协调融合,以及求解算法的智能性仍需进一步挖掘等问题,提出计及碳捕集装置及碳排放潮流理论的电力系统低碳优化学习调度方法。首先,分别从设备层面与系统层面构建电力系统碳排放潮流模型;其次,综合考虑电力系统内源–网–荷–储各个环节,建立包含系统日前调度与负荷需求响应调整的双层交替优化调度模型,并采用深度强化学习算法对模型进行求解;最后,通过实际算例仿真验证所提理论方法在降低运行成本与碳排放量方面的有效性与适用性。
关键词
碳
捕集
碳排放潮流
运行调度
深度强化学习
需求响应
Keywords
carbon capture
carbon emission flow
operational scheduling
deep reinforcement learning
demand response
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计及碳捕集装置及碳排放潮流理论的电力系统低碳优化学习调度
李吉峰
邹楠
李卫东
张明泽
吴俊
《现代电力》
北大核心
2024
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