基于強化學習的多園區(qū)綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度

摘要： 多園區(qū)綜合能源系統(tǒng)中新能源出力與負荷的波動性以及多種能量之間的耦合關(guān)系，給多園區(qū)綜合能源系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度帶來諸多挑戰(zhàn)。為此提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多智能體近端策略優(yōu)化(multi-agent proximal policy optimization, MAPPO)多園區(qū)綜合能源系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度方法。文章綜合考慮園區(qū)間的能量交易與碳市場交易，以園區(qū)日運行成本最小為目標，建立多園區(qū)綜合能源... （共8頁）