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基於深度強化學習的虛擬電廠協同調度優化

作者：胡偉//陸瑋//王爍//劉勁松|責編:孫靜
出版社：中國電力
ISBN：9787523904657

出版日期：2025/11/01
裝幀：平裝
頁數：138

人民幣：RMB 35 元售價：元

內容大鋼

在可再生能源快速發展與「雙碳」目標推進的能源轉型背景下，本書聚焦含電動汽車的虛擬電廠（VPP）協同調度優化問題，系統構建了「數據特徵挖掘－負荷精準預測－系統優化調度」的理論框架與技術體系。以應對海量分散式能源（DERs）與電動汽車（EV）時空行為耦合導致的調度複雜度高、預測精度不足及傳統優化方法易陷入局部最優等挑戰為切入點，融合深度強化學習（DRL）、時序卷積網路（TCN）、長短期記憶網路（LSTM）等方法，揭示含EV的VPP在多源異構資源聚合、時空耦合負荷預測和複雜系統優化決策中的內在機理，提出「特徵提取－負荷預測－動態優化」的全鏈條解決方案，為新型電力系統下VPP參與多時間尺度市場交易提供理論支撐與技術工具。
本書融合電力系統分析、人工智慧與運籌優化理論，兼顧理論深度與工程實踐，可作為能源動力、電氣工程、人工智慧及電力系統運行、管理科學等領域的科研人員、高校師生及行業從業者的閱讀材料。力求為虛擬電廠高效聚合調控分散式能源、增強對EV時空行為不確定性的適應能力及實現多能協同優化提供跨學科視角與創新路徑。

作者介紹

胡偉//陸瑋//王爍//劉勁松|責編:孫靜

前言
第1章  概述
  1.1  研究背景和意義
  1.2  國內外研究現狀
  1.3  本書主要研究內容
  1.4  研究方法與技術路線圖
  1.5  本書主要創新點
第2章  考慮電動汽車的虛擬電廠運行框架
  2.1  虛擬電廠框架
  2.2  虛擬電廠資源數學模型
  2.3  本章小結
第3章  基於DQN-mRMR的電動汽車充電行為畫像
  3.1  電動汽車充電站行為畫像技術框架
  3.2  電動汽車用戶負荷數據聚類
  3.3  基於DQN-mRMR的特徵提取模型
  3.4  評測指標
  3.5  算例分析
  3.6  本章小結
第4章  基於GA-TCN-LSTM的電動汽車充電站需求預測
  4.1  電動汽車充電站充電量數據處理
  4.2  基於GA-TCN-LSTM電動汽車充電站充電量預測模型架構
  4.3  算例分析
  4.4  本章小結
第5章  基於TD3的含電動汽車虛擬電廠協同優化調度
  5.1  虛擬電廠協同優化調度資源數學模型
  5.2  基於TD3的虛擬電廠調度協同優化調度模型
  5.3  算例分析
  5.4  本章小結
第6章  多能耦合的虛擬電廠運行框架分析
  6.1  多能耦合虛擬電廠
  6.2  多能耦合虛擬電廠運行框架特徵分析
  6.3  多能耦合虛擬電廠項目經驗總結
  6.4  本章小結
第7章  考慮多元不確定性的多能耦合虛擬電廠優化策略
  7.1  引言
  7.2  考慮多元不確定性的多能耦合虛擬電廠運營優化模型
  7.3  虛擬電廠不確定性處理
  7.4  算例分析
  7.5  本章小結
第8章  考慮碳交易機制綜合需求響應的多能耦合虛擬電廠運營優化模型研究
  8.1  引言
  8.2  虛擬電廠參與綜合需求響應分析
  8.3  碳交易機制綜合需求響應多能耦合虛擬電廠運營優化模型
  8.4  算例分析
  8.5  本章小結
第9章  計及廣角度下的多能耦合虛擬電廠風險評估
  9.1  引言
  9.2  廣角度下多能耦合虛擬電廠運營風險分析
  9.3  多維度風險評價指標體系設計
  9.4  基於熵權-AHP綜合粒子群賦權的雲模型風險評價研究

  9.5  算例分析
  9.6  本章小結
第10章  結論與展望
  10.1  研究結論
  10.2  研究展望
參考文獻

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