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作者：陈子航;朱彦卿;宋宁峰;
单位：湖南大学电气与信息工程学院;国网鄂州供电公司;湖北工业大学电气与电子工程学院;
摘要：随着微电网分布式能源渗透率的不断提高，基于离散动作空间的微电网调度策略存在精度较低、优化效果和稳定性差等问题。基于此，提出一种基于深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient,DDPG）算法的连续动作优化调度求解方法。通过建立状态空间、动作空间和奖励函数，将调度问题转化为强化学习问题，并采用DDPG算法进行求解。实验结果表明，相比传统的深度Q网络（deep Q-networks,DQN）算法，DDPG算法在奖励函数曲线的收敛性和精确性方面表现更好，调度策略也更优；优化目标上，DDPG算法在微电网综合运营成本和污染物排放量方面分别降低了约5%和34%。
关键词：风力发电;;光伏发电;;水力发电;;储能电池;;优化调度;;多目标优化
基金资助：国网山东省电力公司科技项目（编号：520626220009）
