基于多智能體深度強化學習的配-微網協(xié)同優(yōu)化調度研究

摘要： 近年來，微電網在新型電力系統(tǒng)建設中扮演著愈發(fā)重要的角色。但分布式靈活資源大量接入，調度中心面臨的通信和計算任務日益繁重，集中式調度策略難以有效兼顧多主體的利益訴求并保證計算高效性。為此，提出了一種基于多智能體深度強化學習算法（MADRL）的配-微網協(xié)同優(yōu)化調度策略。首先，針對含多類型資源集群的協(xié)同調度問題，以最小化微電網群總運行成本為目標進行建模；其次，設計了一個集中訓練和分散...