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作者：刘珅;任有刚;王宏波;张兴;刘旭东;朱灏;
单位：国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司智能配电网中心;国电南瑞科技股份有限公司;
摘要：“双碳”背景下，城市电网多能系统成为能源行业低碳化转型的重要支撑。然而，城市电网多能系统的低碳经济调度正面临碳排放量季节性差异显著、多能系统决策变量维度高且耦合性强等难点。为此，提出一种基于多智能体行为-注意力机制-评判（multi-agent actor-attention-critic,MAAC）算法的城市电网多能系统低碳经济调度方法，旨在提升强耦合系统的降碳运行能力。首先，针对季节尺度上城市电网碳排放量的异质特征，建立季节性阶梯碳交易机制以实现碳排放配额的合理分配；然后，利用深度强化学习算法避免决策变量高维导致的收敛困难，使用改进的MAAC算法求解调度策略，利用注意力机制弥补智能体在强耦合系统中探索能力不足的问题；最后，进行多场景多算法对比算例分析，验证了该方法在调度低碳性、经济性上的优势。
关键词：城市电网多能系统;;低碳经济调度;;季节性阶梯碳交易;;多智能体深度强化学习;;MAAC算法
基金资助：国家重点研发计划项目（2021YFB2401300）~~
