基于深度强化学习的风电场储能系统预测决策一体化调度

《基于深度强化学习的风电场储能系统预测决策一体化调度》是一篇关于风电场储能系统优化调度的研究论文，共36页。该研究针对风电场中风能发电的间歇性和波动性问题，提出了一种结合深度强化学习技术的预测与决策一体化调度方法，旨在提高风电场运行的稳定性和经济性。

文章首先介绍了风电场的基本运行原理和储能系统的作用，分析了当前风电场调度中存在的挑战，如风能预测精度不足、调度策略不够灵活等。随后，作者引入了深度强化学习（DRL）作为解决这些问题的新思路，通过构建智能体与环境交互的模型，实现对风电场储能系统的动态优化调度。

在方法设计方面，论文详细描述了基于深度强化学习的调度框架，包括状态空间定义、动作空间设计以及奖励函数的构造。同时，研究还探讨了不同深度学习算法在该场景下的适用性，如深度Q网络（DQN）、双延迟深度确定性策略梯度（DDPG）等，并进行了对比实验以验证所提方法的有效性。

此外，文章还通过仿真实验验证了所提出方法在实际风电场中的应用效果，结果表明，与传统调度方法相比，基于深度强化学习的调度策略能够显著提升风电场的运行效率，降低弃风率，并提高能源利用的经济性。

总体而言，这篇论文为风电场储能系统的智能化调度提供了新的理论支持和技术路径，具有重要的学术价值和工程应用前景。