海洋可再生能源的多时间尺度最佳调度策略,基于深度强化学习算法

科学领域:

• 海洋可再生能源海洋可再生能源
• 能源系统工程 能源系统工程
• 在电力系统中的人工智能

背景情况:

• 波海和黄海提供了重要的海洋能源潜力,但风能和太阳能发电由于季节性和日内变化而面临挑战.
• 整合多种可再生能源对电网稳定性至关重要,但调度补充能源发电却是一个巨大的挑战.

研究的目的:

• 为波浪,海上光伏和风力发电的互补发送提出一个多时间尺度的滚动优化调度策略.
• 解决博海和黄海地区可再生能源的季节性和日内不确定性的问题.
• 通过智能能源管理来降低系统成本并确保电网稳定性.

主要方法:

• 利用了来自山东半岛地区的实际气象数据.
• 使用CNN-LSTM神经网络进行前一天 (24小时) 和一天内 (1小时) 的发电和负载需求预测.
• 应用DDPG算法用于基于预测数据的滚动优化调度.

主要成果:

• 拟议的战略通过对波浪,风力和光伏发电进行互补的调度,有效地满足负载需求.
• 已证明能降低能源变化对电网负面影响.
• 实现了系统成本降低16.1% (冬季) 和22% (夏季) 与仅仅前一天调度相比.

结论:

• 集成的波浪,风力和光伏发电战略,再加上滚动优化,提高了电网稳定性和经济效率.
• 开发的调度方法有效地利用了博海和黄海地区的气候特征,以实现可靠的可再生能源整合.
• 这项研究为在复杂的海上环境中管理间歇性可再生能源提供了一个强大的框架.