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基于深度卷积神经网络和合作博弈的多微网实时能量管理策略
基于深度卷积神经网络和合作博弈的多微网实时能量管理策略
摘要：多微网是指由多个分布式能源资源和负载组成的小型电力网络。在实时能源管理中，为了最大程度地提高微网的能源利用效率和供电可靠性，需要合理地调度和控制微网内各个能源资源的运行状态。为此，本文提出了一种基于深度卷积神经网络和合作博弈的多微网实时能量管理策略。该策略利用深度卷积神经网络来预测微网内各个能源资源的能源生成和能源消耗情况，并通过合作博弈来优化微网内各个分布式能源资源的调度和控制策略。实验结果表明，在不同负载条件和能源资源供给情况下，该策略能够显著提高微网的能源利用效率。
关键词：多微网、实时能量管理、深度卷积神经网络、合作博弈
1.引言
随着可再生能源和分布式发电技术的快速发展，多微网作为一种新兴的能源组织形态，受到了越来越多的关注。多微网通过协调和管理微网内各个分布式能源资源的运行状态，可以实现能源的高效利用和供电的可靠性。在实时能量管理中，合理地调度和控制微网内各个能源资源的运行状态对于提高微网的能源利用效率具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究主要集中在分布式能源资源的调度和控制策略上，包括基于模型预测控制、基于强化学习和基于优化算法的方法。然而，这些方法缺乏对微网内能源消耗和供应情况的准确预测，以及对多微网协同运行的考虑。
3.方法
本文提出了一种基于深度卷积神经网络和合作博弈的多微网实时能量管理策略。首先，利用深度卷积神经网络对微网内各个能源资源的能源生成和消耗情况进行预测。然后，通过合作博弈优化微网内各个分布式能源资源的调度和控制策略。具体而言，合作博弈考虑了微网内各个分布式能源资源之间的相互影响和依赖关系，协调它们的行为，以实现整体能源利用效率的最大化。
4.实验设计与结果
本文设计了多个实验场景，分别考虑了不同负载条件和能源资源供给情况下的微网实时能量管理问题。实验结果表明，与传统方法相比，本文提出的策略能够显著提高微网的能源利用效率。此外，该策略在不同场景下都具备较高的鲁棒性和适应性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于深度卷积神经网络和合作博弈的多微网实时能量管理策略，能够有效地提高微网的能源利用效率。未来的研究可以进一步优化网络结构和算法参数，以进一步提高策略的性能和实用性。
参考文献：
[1]ChenZ,WuJ,DingT.Real-timeenergymanagementstrategyformicrogridsbasedondeepconvolutionalneuralnetwork[J].EnergyProcedia,2017,105:392-397.
[2]LiuY,ZhangX,WuC,etal.Cooperativegame-basedreal-timeenergymanagementinmicrogrids[J].IETGeneration,Transmission&Distribution,2019,13(24):5482-5489.