一种机组经济调度优化方法
基本信息
| 申请号 | CN202010517734.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111680839A | 公开（公告）日 | 2020-09-18 |
| 申请公布号 | CN111680839A | 申请公布日 | 2020-09-18 |
| 分类号 | G06Q10/04(2012.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 戴桂兰 | 申请（专利权）人 | 杭州止距智能技术有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 310000浙江省杭州市余杭区余杭经济技术开发区星河路411号1幢2楼2039室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种机组经济调度优化方法，属于电力机组经济调度信息与控制技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一：根据负荷需求利用收缩因子粒子群算法优化得出所有机组出力；步骤二：将可调节设备参数作为输入，输入到深度强化学习网络中，深度强化学习得到的输出计算新的成本；步骤三：按照新的成本和负荷要求重新规划机组输出。本发明组合了粒子群算法（PSO）和深度强化学习（DRL），粒子群算法有参数少，易实现，寻找全局最优等特点，在机组调度优化问题上有着普遍的应用。深度强化学习多应用于离散问题求解最优组合。 |
