基于双延迟深度确定性策略梯度算法的微电网能源优化分配策略研究

在孤岛模式下,微电网需独立于传统电力系统运作,高效协调内部能源以保障能源供应的连续性与高效性。通过策略延迟更新与双Q网络的引入,双延迟深度确定性策略梯度算法(twin delayed deep deterministic policy gradient,TD3)显著提升了复杂连续控制任务的处理效率和精度。基于此方法,设计了基于TD3算法的嵌有燃料电池的微电网能源优化分配策略,以提升微电网系统的稳定供电能力和质量,降低能耗与运维成本,增强系统的经济性与可靠性。通过综合分析,全面评估了所设计能源优化分配策略在不同场景下的综合性能。结果表明,通过对燃料电池系统充放电模式及比例的优化调度,所设计基于TD3算法的能源优化分配策略在提升能源分配效率、缩短响应时间及降低运营成本方面的性能优于传统算法。研究结果验证了TD3算法在应对可再生能源发电功率输出波动和负载需求变化时的高效适应能力,在实际能源管理场景中具有广泛适用性。

高比例新能源电网新能源功率优化分配方法

大规模新能源接入弱交流电网时易发生暂态过电压、锁相同步稳定等问题,为新能源充分利用带来挑战。对此,文中探究了新能源接入系统稳定水平的影响因素,将新能源短路比作为系统电压强度的量化评估依据,推导出短路比对新能源发电功率的灵敏度,综合考虑系统平均短路比和最低点短路比灵敏度,构建新能源短路比综合灵敏度指标,提出一种基于等综合灵敏度准则的新能源发电功率优化分配方法。利用该方法对新能源发电功率进行优化控制,在确保系统安全稳定的基础上充分利用可再生能源,最后以西北某新能源集中送出系统为算例进行分析,验证了该方法的可行性和有效性。

电网与低碳规划相结合的智能能源管理系统设计与实现

对目前智能能源管理系统的相关技术进行了深入研究,然后通过对某个城市的能源消耗情况进行分析,提出了一种基于电网与低碳规划相结合的智能能源管理系统的设计方案。结果表明,该系统可以实现对城市能源消耗的实时监控和预测,并通过智能化的调度算法实现能源的优化分配,从而降低城市的碳排放量和能源成本。实验结果表明,电网与低碳规划相结合的智能能源管理系统是一种有效的解决方案,可以帮助城市实现能源消耗的智能化管理,促进低碳发展和可持续发展。