文档名：基于深度强化学习算法的储能系统盈利策略研究
摘要：在高比例新能源接入下,配置储能可以辅助电力系统削峰填谷,平抑波动.然而目前储能系统成本较高,需要政府进行支持.为此,提出了一种储能盈利策略,以在电网、储能运营商和用户组成的电力市场中实现运营利润最大化.结合智能算法提出了一种考虑激励的盈利策略,为每个峰值时段的储能系统运营商提供不同权重的奖励分配.该算法一方面基于最小二乘支持向量机的深度学习,来建立价格和负荷预测模型;另一方面基于深度强化学习,考虑电网的峰值状态、用户负荷需求和储能系统运营商利润,确定最优充放电策略.最后通过案例分析,验证该策略可以显著提高储能系统运营商利润并减轻电网压力.
Abstract：Withahighproportionofnewenergyaccess,thedeploymentofenergystoragecanassistthepowersystemtocutpeaksandfillvalleysandsmoothoutfluctuations.However,currentenergystoragesystemsarecostlyandrequiregovernmentsupport.Tothisend,aprofitabilitystrategyforenergystoragetomaximiseoperatingprofitinanelectricitymarketconsistingofthegridisproposed,storageopera-torsandcustomers.Aprofitabilitystrategythattakesintoaccountincentivesincombinationwithanintelligentalgorithmthatprovidesdif-ferentweightedrewardallocationstothestoragesystemoperatorforeachpeakhourisproposed.Ontheonehand,thealgorithmisbasedondeeplearningofleastsquaresupportvectormachinetoestablishpriceandloadforecastingmodels.Ontheotherhand,deepreinforce-mentlearningisusedtodeterminetheoptimalcharginganddischargingstrategyconsideringthepeakstateofpowergrid,userloadde-mandandtheprofitsofenergystoragesystemoperators.Finally,acasestudyisconductedtoverifythatthestrategycansignificantlyim-provetheprofitabilityoftheenergystoragesystemoperatorandreducethepressureonthegrid.
作者：杨国山 董鹏旭 姚苏航 王永利 宋汶秦 周东 Author：YANGGuoshan DONGPengxu YAOSuhang WANGYongli SONGWenqin ZHOUDong
作者单位：国网甘肃省电力公司经济技术研究院,兰州730050华北电力大学经济与管理学院,北京102206
刊名：电力需求侧管理
Journal：PowerDemandSideManagement
年，卷(期)：2024, 26(3)
分类号：TM732TM561
关键词：储能系统 盈利策略 支持向量机 深度强化学习算法
Keywords：energystoragesystem profitstrategy supportvectormachines deepreinforcementlearningalgorithms
机标分类号：TP181TP301.6TP242.6
在线出版日期：2024年3月25日
基金项目：国网甘肃省电力公司经济技术研究院管理咨询项目基于深度强化学习算法的储能系统盈利策略研究[
期刊论文] 电力需求侧管理--2024, 26(3)杨国山 董鹏旭 姚苏航 王永利 宋汶秦 周东在高比例新能源接入下,配置储能可以辅助电力系统削峰填谷,平抑波动.然而目前储能系统成本较高,需要政府进行支持.为此,提出了一种储能盈利策略,以在电网、储能运营商和用户组成的电力市场中实现运营利润最大化.结合智能...参考文献和引证文献
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