- 基于深度强化学习的虚拟电厂协同调度优化
- - 作者：胡伟//陆玮//王烁//刘劲松|责编:孙静
  - 出版社：中国电力
  - ISBN：9787523904657
  - 出版日期：2025/11/01
  - 页数：138
- 售价：14

内容大纲
在可再生能源快速发展与“双碳”目标推进的能源转型背景下，本书聚焦含电动汽车的虚拟电厂（VPP）协同调度优化问题，系统构建了“数据特征挖掘－负荷精准预测－系统优化调度”的理论框架与技术体系。以应对海量分布式能源（DERs）与电动汽车（EV）时空行为耦合导致的调度复杂度高、预测精度不足及传统优化方法易陷入局部最优等挑战为切入点，融合深度强化学习（DRL）、时序卷积网络（TCN）、长短期记忆网络（LSTM）等方法，揭示含EV的VPP在多源异构资源聚合、时空耦合负荷预测和复杂系统优化决策中的内在机理，提出“特征提取－负荷预测－动态优化”的全链条解决方案，为新型电力系统下VPP参与多时间尺度市场交易提供理论支撑与技术工具。
本书融合电力系统分析、人工智能与运筹优化理论，兼顾理论深度与工程实践，可作为能源动力、电气工程、人工智能及电力系统运行、管理科学等领域的科研人员、高校师生及行业从业者的阅读材料。力求为虚拟电厂高效聚合调控分布式能源、增强对EV时空行为不确定性的适应能力及实现多能协同优化提供跨学科视角与创新路径。
作者介绍
目录
前言
第1章  概述
  1.1  研究背景和意义
  1.2  国内外研究现状
  1.3  本书主要研究内容
  1.4  研究方法与技术路线图
  1.5  本书主要创新点
第2章  考虑电动汽车的虚拟电厂运行框架
  2.1  虚拟电厂框架
  2.2  虚拟电厂资源数学模型
  2.3  本章小结
第3章  基于DQN-mRMR的电动汽车充电行为画像
  3.1  电动汽车充电站行为画像技术框架
  3.2  电动汽车用户负荷数据聚类
  3.3  基于DQN-mRMR的特征提取模型
  3.4  评测指标
  3.5  算例分析
  3.6  本章小结
第4章  基于GA-TCN-LSTM的电动汽车充电站需求预测
  4.1  电动汽车充电站充电量数据处理
  4.2  基于GA-TCN-LSTM电动汽车充电站充电量预测模型架构
  4.3  算例分析
  4.4  本章小结
第5章  基于TD3的含电动汽车虚拟电厂协同优化调度
  5.1  虚拟电厂协同优化调度资源数学模型
  5.2  基于TD3的虚拟电厂调度协同优化调度模型
  5.3  算例分析
  5.4  本章小结
第6章  多能耦合的虚拟电厂运行框架分析
  6.1  多能耦合虚拟电厂
  6.2  多能耦合虚拟电厂运行框架特征分析
  6.3  多能耦合虚拟电厂项目经验总结
  6.4  本章小结
第7章  考虑多元不确定性的多能耦合虚拟电厂优化策略
  7.1  引言
  7.2  考虑多元不确定性的多能耦合虚拟电厂运营优化模型
  7.3  虚拟电厂不确定性处理
  7.4  算例分析
  7.5  本章小结
第8章  考虑碳交易机制综合需求响应的多能耦合虚拟电厂运营优化模型研究
  8.1  引言
  8.2  虚拟电厂参与综合需求响应分析
  8.3  碳交易机制综合需求响应多能耦合虚拟电厂运营优化模型
  8.4  算例分析
  8.5  本章小结
第9章  计及广角度下的多能耦合虚拟电厂风险评估
  9.1  引言
  9.2  广角度下多能耦合虚拟电厂运营风险分析
  9.3  多维度风险评价指标体系设计
  9.4  基于熵权-AHP综合粒子群赋权的云模型风险评价研究

  9.5  算例分析
  9.6  本章小结
第10章  结论与展望
  10.1  研究结论
  10.2  研究展望
参考文献

内容大纲

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