融合贝叶斯深度学习的源网荷储电网优化调度方法、装置和计算机设备

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融合贝叶斯深度学习的源网荷储电网优化调度方法、装置和计算机设备
申请号:CN202511219580
申请日期:2025-08-28
公开号:CN121036219A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本申请涉及一种融合贝叶斯深度学习的源网荷储电网优化调度方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括:根据源网荷储电网数据,构建源网荷储电网调度仿真模型;源网荷储电网数据包括结构数据以及设备电力数据;融合偏好贝叶斯深度学习模型和深度强化学习模型,构建待训练的源网荷储电网优化调度模型;根据源网荷储电网调度仿真模型输出的电网状态数据,对待训练的源网荷储电网优化调度模型进行训练,直到训练后的源网荷储电网优化调度模型输出的电网调度策略满足调度目标和约束条件,得到预训练的源网荷储电网优化调度模型,以对待调度的源网荷储电网中的电力资源进行调度。采用本方法能够提高电网调度策略的稳定性。
技术关键词
深度强化学习模型 仿真模型 电网优化调度方法 储能装置 深度学习模型 强化学习环境 发电机 充放电功率 光伏设备 数据 策略 储能电池 网络 功率控制 计算机设备 电力设备