基于DDPG算法的可再生能源系统竞标策略

作     者：冯伊豪 黄超 王龙 罗熊 FENG Yi-hao;HUANG Chao;WANG Long;LUO Xiong

作者机构：北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学顺德研究生院广东佛山528399 

出 版 物：《计算机技术与发展》 (Computer Technology and Development)

年 卷 期：2022年第32卷第9期

页      面：154-160页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62002016) 广东省基础与应用基础研究基金(2019A1515111165,2020A1515110431) 佛山市(北京科技大学顺德研究生院)科技创新专项资金(BK19BF006,BK20BF010,BK21BF001) 

主　　题：电力现货市场 深度确定性策略梯度算法 可再生能源系统 日前市场竞标 实时能量调度 

摘      要：随着中国电力现货市场建设步伐的加快以及大规模可再生能源电厂的涌现,可再生能源参与电力现货市场竞标策略研究对提升电厂的经济效益愈发重要。但可再生能源发电功率与电价的不确定性为其参与电力市场竞标带来了巨大的挑战。为了解决上述问题,该文提出了基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的风-光-储可再生能源系统日前竞标策略与日内实时能量调度策略。面向日前电力市场,基于日前预测信息,以提升运营收入为目标优化竞标电量,建立日前市场竞标模型;面向实时电力市场,基于超短期预测信息与日前竞标策略,建立日内实时能量调度模型,通过控制蓄电池的充放电过程调整系统的实际供电量。实验结果表明,基于DDPG算法的可再生能源系统竞标与能量调度策略可有效提升系统的收入。