基于群智能强化学习的电网最优碳-能复合流算法

结合电网能流和碳排放流的传输特性,建立了电网最优碳-能复合流的数学模型,并提出了基于群智能的多步回溯Q(λ)强化学习算法,有效解决了电网碳-能复合流的动态优化问题.其中以线性加权的方式把电网网损、碳流损耗和电压稳定设计为奖励函数,通过引入粒子群的多主体计算,每个主体都有各自的Q值矩阵进行寻优迭代.IEEE118节点仿真结果表明:较传统Q(λ)算法本文所提出算法能在保证较好全局寻优能力的同时,收敛速度至少能提高10倍以上,为解决实际大规模复杂电网的碳-能复合流在线滚动优化提供了一种快速、有效的方法.