基于近端策略优化的IES经济调度方法研究

刘志良; 郭玥; 沙树名; 刘振; 强彦

doi:10.16355/j.tyut.1007-9432.20240047

太原理工大学学报 ›› 2024, Vol. 55 ›› Issue (04) : 677 -685. DOI: 10.16355/j.tyut.1007-9432.20240047

基于近端策略优化的IES经济调度方法研究

刘志良, 郭玥, 沙树名, 刘振, 强彦

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摘要

【目的】综合能源系统(IES)的经济调度是能源技术改革的重要研究内容，其本质是一个复杂的混合整数非线性规划问题。传统的优化调度方法计算复杂度较高，也无法适应IES中耦合了可再生能源的源荷不确定性。利用深度强化学习方法对原始问题进行分解加速，提升IES经济调度模型的求解效率。【方法】提出了一种基于改进近端策略优化(PPO)算法的IES优化调度框架，利用PPO算法拟合原始模型中非线性约束的部分变量，从而将其转换为线性约束以加速求解。【结果】通过算例验证了该方法的有效性，以及相较于其他方法的高效性。可以预见在大规模的IES优化问题上，该方法计算优势将更加明显。