含多主体微电网的循环神经网络预测及纳什博弈行为优化
文档名：含多主体微电网的循环神经网络预测及纳什博弈行为优化
摘要：针对微电网分布式电源和负荷增多的问题,提出将人工智能算法和纳什均衡博弈策略用于微电网运行和交易优化.该方法以循环神经网络RNN(recurrentneuralnetwork)和长短期记忆LSTM(long-shorttermmemory)的方式实现对微电网行为的准确时空预测;同时,纳什均衡博弈被应用于多目标优化的快速、准确求解.仿真模型结果表明,所提微电网行为优化策略能促进新能源消纳,提升微电网利润达30.79%,降低了用户用能成本.多个微电网案例验证了所提方法的有效性和稳定性.
作者：宋峰 王琳 张小奇 王银忠 Author：SONGFeng WANGLin ZHANGXiaoqi WANGYinzhong
作者单位：国网山东省电力公司烟台供电公司,烟台264006东营方大电力工程有限责任公司,东营257000山东大学电气工程学院,济南250100国网山东省电力公司东营供电公司,东营257091
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(8)
分类号：TM73
关键词：微电网机器学习长短期记忆纳什均衡博弈行为优化
Keywords：microgridmachinelearninglong-shorttermmemory(LSTM)Nashequilibriumgamebehavioroptimi-zation
机标分类号：
在线出版日期：2023年9月4日
基金项目：含多主体微电网的循环神经网络预测及纳什博弈行为优化[
期刊论文]电力系统及其自动化学报--2023, 35(8)宋峰王琳张小奇王银忠针对微电网分布式电源和负荷增多的问题,提出将人工智能算法和纳什均衡博弈策略用于微电网运行和交易优化.该方法以循环神经网络RNN(recurrentneuralnetwork)和长短期记忆LSTM(long-shorttermmemory)的方式实现对微...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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