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在电力现货市场下如何最大化售电商参与需求侧响应的长期收益?

2019-10-22 11:42来源:电网技术关键词:电力现货市场售电电力体制改革收藏点赞

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同时在每次训练时设置一个最大训练次数,若超过该训练次数仍未收敛,则重新进行训练;若在训练达到最大次数后,由式(21)判断已经收敛,则固定神经网络权值,输入20次需求响应数据进行验证。

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图4为根据式(21)得到的神经网络输出值误差,经判断,训练在第298次之后达到式(21)的收敛要求,固定训练后的神经网络权值。

图4 训练过程中的神经网络输出值误差Fig. 4 Neural network output value error during training

训练结束后,选择其中连续20次的需求响应进行测试,以检验强化学习效果,售电商当次发布的补贴价格为1,1.1,1.2,…,2元/(kW·h)中的值。测试结果如下:

其中,图5为5个用户在这20次参加需求响应前的负荷,图6表示在20次需求响应时的实时电价。

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图5 5个用户20次需求响应前的负荷Fig. 5 Load of five users before 20 demand responses

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投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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