一种基于强化学习的电热负荷消纳新能源方法
实质审查的生效
摘要

一种基于强化学习的电热负荷消纳新能源方法,属于综合能源系统运行技术领域,本发明基于强化学习的马尔科夫决策过程,区别于传统的模型预测控制方法,无需新能源波动性的日前调度精确预测数据,而是根据历史数据在实时市场下做出最优决策,调整当前电热负荷功率以获得长期运行收益的最大化;无需对电热转换设备进行精细建模,在实时市场中仅根据当前的电价和负荷水平给出目前状态的最优制热策略,能够提高新能源的消纳水平并实现市场各主体收益最大化。

基本信息
专利标题 :
一种基于强化学习的电热负荷消纳新能源方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114358489A
申请号 :
CN202111453234.8
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-12-01
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李宝聚孙勇杨冬梅刘刚刘畅傅吉悦李德鑫郭雷刘友波曹政王尧范东川王佳蕊张海锋
申请人 :
国网吉林省电力有限公司;国网电力科学研究院有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;吉林省电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司
申请人地址 :
吉林省长春市人民大街4799号
代理机构 :
长春市吉利专利事务所(普通合伙)
代理人 :
李晓莉
优先权 :
CN202111453234.8
主分类号 :
G06Q10/06
IPC分类号 :
G06Q10/06  G06Q50/06  G06F30/27  G06N7/00  G06N20/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政;管理
G06Q10/06
资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/06
申请日 : 20211201
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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