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基于DDPG算法的可再生能源系统竞标策略

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随着中国电力现货市场建设步伐的加快以及大规模可再生能源电厂的涌现,可再生能源参与电力现货市场竞标策略研究对提升电厂的经济效益愈发重要.但可再生能源发电功率与电价的不确定性为其参与电力市场竞标带来了巨大的挑战.为了解决上述问题,该文提出了基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的风-光-储可再生能源系统日前竞标策略与日内实时能量调度策略.面向日前电力市场,基于日前预测信息,以提升运营收入为目标优化竞标电量,建立日前市场竞标模型;面向实时电力市场,基于超短期预测信息与日前竞标策略,建立日内实时能量调度模型,通过控制蓄电池的充放电过程调整系统的实际供电量.实验结果表明,基于DDPG算法的可再生能源系统竞标与能量调度策略可有效提升系统的收入.
DDPG-based Bidding Strategy for Renewable Energy System

冯伊豪、黄超、王龙、罗熊

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北京科技大学 计算机与通信工程学院,北京100083

北京科技大学 顺德研究生院,广东 佛山 528399

电力现货市场 深度确定性策略梯度算法 可再生能源系统 日前市场竞标 实时能量调度

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2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.09.024

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(9)
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