(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221083983 5.0 (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 安徽大学 地址 230601 安徽省合肥市经开区九龙路 111号 (72)发明人 李小豹　赵婵娟　徐恒　程志友　 宋俊材　汪超　张玉芳　 (74)专利代理 机构 合肥和瑞知识产权代理事务 所(普通合伙) 34118 专利代理师 王挺 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种基于实时 电价激励的微电网能源系统 优化方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于实时电价激励的微 电网能源系统优化方法， 属于电子信息技术领 域。 包括建立微电网能源系统及系统数据的获 取； 确定状态集合、 动作集合、 奖励函数和实时电 价激励机制； 利用实时电价激励机制和Dueling   Double DQN算法进行离线学习得到最优策略， 系 统在任一状态下均能实现经济效益最大化。 本发 明优化方法利用实时买卖电价对策略进行激励 探索、 在线评价网络获取当前状态下最优动作价 值对应的动作、 目标评价网络计算该动作的动作 价值得到目标估计值， 有效避免了算法的 “过估 计”问题， 提高了算法估计精度， 从而实现了微电 网能源系统经济效益 最大化。 权利要求书6页 说明书15页 附图3页 CN 115130777 A 2022.09.30 CN 115130777 A 1.一种基于实时电价激励的微电网能源系统优化方法， 所述微电网能源系统包括主电 网、 风力发电机组、 储能电池组、 N个恒温控制负荷、 M个价格响应负荷和一条母线LM， 其中， 所述风力发电机组通过输电线路与母线LM双向连接， 储能电池组通过输电线路与母线LM双 向连接， N个恒温控制负荷分别通过N条输电线路接入母线LM， 价格响应负荷分别通过M条输 电线路接入母线LM， 母线LM通过一个变压器接入主电网； 所述恒温控制负荷 指受环境温度影 响的负荷， 所述 价格响应负荷指受电力价格 影响的负荷， 其中N和M均为 正整数； 其特征在于， 所述优化方法包括以下步骤： 将微电网能源系统记为系统； 步骤1， 对 储能电池组建立数 学模型 记系统的当前时刻为t， t＝0， 1， 2...T， T为系统终止状态的时刻， 则当前时刻t储能电 池组的动态储能量记为当前动态储能量Bt， t‑1时刻储能电池组的动态储能量记为前一动 态储能量Bt‑1， Bt∈(0， Bmax)， Bmax为储能电池组的最大容量， 当前动态储能量Bt的表达式如 下： 式中： ηc为储能电池组的充电效率系数， ηd为储能电池组的放电效率系数， ct为储能电 池组的当前充电功率， ct∈(0， Cmax)， Cmax为储能电池组的最大充电功率， Dt为储能电池组的 当前放电功率， Dt∈(0， Dmax)， Dmax为储能电池组的最大放电功率； 将当前时刻t储能电池组的荷电状态记为当前荷电状态Bsct， 建立储能电池组的数学模 型， 并记为模型1， 其表达式如下： 步骤2， 对恒温控制负荷建立数 学模型 将N个恒温控制负荷中的任意一个记为恒温控制负荷Γi， 将恒温控制负荷Γi的当前负 荷消耗记为当前恒温负荷功率 i＝1， 2...N； 建立恒温负荷功率 的简化数学模型并记 为模型2， 其表达式如下： 其中， Ptcl为恒温控制负荷Γi的标称功率， 为恒温控制负荷Γi的当前工作挡位， 记 为当前工作档位 并按照下式确定： 式中， 为当前时刻空气温度， 为给定的空气温度下限值， 为设定的空气温 度上限值， 0、 1为当前工作档位 的动作， 0表示关闭恒温控制负荷Γi， 1表示当前恒权　利　要　求　书 1/6 页 2 CN 115130777 A 2温控制负荷Γi以标称功率Ptcl运行， 且 表示当前恒温控制负荷Γi以 运行， 表示当前恒温控制负荷Γi以 运行； 将N个当前恒温控制负荷功率 之和记为当前恒温控制负荷总功率 其表达式如下： 步骤3， 对价格响应负荷建立数 学模型 将M个价格响应负荷中的任意一个记为价格响应负荷γγ， γ＝1， 2...M； 将价格响应负 荷γγ的当前负荷消耗记为当前价格负荷功率 将价格响应负荷γγ的当前电价记为当 前价格响应负荷电价pt， 按照下式确定： pt＝pm+δt 式中， pm为恒温控制负荷电价， δt为价格响应负荷 γγ的当前价格水平， 记为当前响应价 格水平δt， δt∈{‑3，‑1.5,0,1.5,3}， { ‑3，‑1.5,0,1.5,3}为当前价格水平δt的五个动作， 即 δt或等于‑3或等于‑1.5或等于 0或等于1.5或等于 3； 建立当前价格负荷功率 的简化数 学模型并记为模型3， 其表达式如下： 其中， Lb,t为当前基础负荷； 为当前转移负荷， βγ为负载率； Ftγ为 截止当前时刻t转移 的负荷之和， j为任意时刻， ojγ为j时刻的转移 负荷， wγ， j为从任意时刻j到截至当前时刻t的价格响应负荷γγ的转移状态变量； 将M个当前价格负荷功率 之和记为当前价格负荷总功率 其表达式如下： 步骤4， 系统输入数据的获取 令提取的时间范围为一年、 提取间隔为一小时， 提取一年内某地 区电网历史数据， 所述 电网历史数据包括风力发电功率数据G、 买电价格数据pb、 卖电价格数据ps、 空气温度数据 T’， 将提取到的8760个风力发电功 率G的数据组成风力发电功率数据集A1、 提取到的8760个 买电价格数据pb组成买电价格数据集B1、 提取到的8760个卖电价格数据ps组成卖电价格数 据集C1、 提取到的876 0个空气温度T ’的数据组成空气温度数据集D1； 步骤5， 确定状态集 合S、 动作集 合A0和奖励函数rt 根据步骤1、 步骤2、 步骤3得到的模型1、 模型2、 模型3和步骤4获取的微电网能源系统的 输入数据， 确定状态集 合S、 动作集 合A0和奖励函数rt； 步骤5.1， 确定状态集 合S 将系统在当前时刻t的状态记为当前状态st， 式中，权　利　要　求　书 2/6 页 3 CN 115130777 A 3