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基于深度强化学习的电池系统风电场计划运行( Scheduled Operation of Wind Farm with Battery System Using Deep Reinforcement Learning )
M Futakuchi S Takayama A Ishigame wind generation battery energy storage system scheduled operation reinforcement learning deep learning deep reinforcement learning
随着风力发电装机容量的不断增加，风力发电出力的急剧波动，即斜坡事件，给电力系统的运行带来了严重的问题。控制波动是未来风电场(WF)提高风力发电量的一个重要问题。本文报道了采用电池储能系统(BESS)的风力发电装置的计划运行方法和风力发电量的预测数据。本文提出了一种新的WF计划操作方法。特别地，我们提出了应用深度强化学习来决定WF的输出调度。此外，我们还比较了常规方法、强化学习方法和深度强化学习方法在坡道事件数量方面的差异。此外，我们还计算了BESS存储容量的减小效应。2021日本电气工程师学会。由Wiley期刊有限责任公司出版。
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