本技术涉及储能系统调度技术,提出了一种结合LSTM和DQN算法的分布式储能系统优化调度方法。该方法首先对光伏发电和负荷需求的时间序列数据进行预处理,随后将数据划分为训练集和测试集,利用LSTM网络对数据进行特征提取,再通过DQN算法进行优化调度。该方法能有效提高储能系统的调度效率和经济性。
背景技术
随着全球气候变化的加剧,各国积极推动能源结构转型,促进可再生能源(如风能、太阳能)的开发和利用。然而,可再生能源的间歇性和不确定性给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。为了应对这一问题,分布式储能系统(DESS)被广泛应用,以实现能量的存储、调节和释放,提高电力系统的安全性和稳定性。在这一背景下,传统的储能调度方法面临诸多问题:
1.单一储能单元:现有方法往往只设计一个储能单元为多个不同的建筑平衡供电和用电需求,不仅存在单点故障的风险,而且导致较高的输电损耗,降低了整体能量利用效率。
2.缺乏时空特性考虑:尽管现有技术应用深度强化学习来优化储能调度,但大多数工作没有充分考虑储能调度中的时空特性,忽略了不同地理位置资源的差异以及时间维度的动态变化,从而影响了整体调度策略的效果。
3.应对不确定性和动态环境的能力不足:传统的线性规划和动态规划方法难以在复杂、动态和不确定性较高的环境中实现实时优化。此外,仅依赖于传统的时间序列预测方法或简单的强化学习算法常常导致调度方案无法适应快速变化的电力需求和可再生能源的波动性。
因此,需要一种基于LSTM和DQN算法的分布式储能系统优化调度方法来提高系统的整体效率并减少能量损耗。
实现思路