【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虚拟电厂运行优化，尤其是涉及一种适用于虚拟电厂能效和承载能力优化的动态自适应增强学习方法。
技术介绍
1、传统的电力管理系统依赖于预设的规则和人工决策来控制电厂的运行。这些系统可能包括一些自动化元素，但主要依靠固定的逻辑和经验。缺乏灵活性和自适应能力，难以应对快速变化的电力需求和供应情况，以及可再生能源的不稳定性。而一些较新的系统开始采用基本的自适应控制策略，如简单的预测模型和反馈控制机制。但是，这些系统虽然比传统方法有所改进，但仍然缺乏处理复杂数据和预测未来变化的能力。
2、最近，一些电力管理系统开始尝试使用机器学习方法来优化运行，例如使用线性回归、决策树等基础算法。这些方法虽然能够处理更复杂的数据，但在动态环境下的自适应能力和长期策略优化方面仍有限。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种虚拟电厂能效和承载能力。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
3、一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，所述方法步骤包括：
4、收集电力数据并对所收集数据进行预处理；
5、基于电力数据，采用ε-greedy多臂老虎机算法进行优化，所述ε-greedy多臂老虎机算法的每个手臂代表一种电力管理策略；
6、计算每种电力管理策略的奖励值，并评估每种电力管理策略的效果；
7、所述电力管理策略效果基于奖励值分为四级，由高至低分别为效果良好、效果一般
8、当电力管理策略效果评估结果为效果一般、效果不佳或需要新策略，则执行对应动态调整策略，并返回多臂老虎机算法重新进行优化；
9、当策略效果评估结果为效果良好，则判断是否达到优化目标，当达到优化目标则结束优化并输出对于的电力管理策略。
10、作为优选技术方案，所述电力管理策略包括：基准策略、高效率优先策略、高需求响应策略、夜间低需求调整策略以及可再生能源优先策略。
11、作为优选技术方案，所述的基准策略定义为：保持常规运行，不做任何特别调整；应用场景：适用于稳定的电力需求和供应情况。
12、作为优选技术方案，所述的高效率优先策略定义为：优先使用效率最高的发电方式，即使可能导致总体发电量下降；应用场景：适用于电力过剩或成本较高的情况。
13、作为优选技术方案，所述的高需求响应策略定义为：在电力需求高峰时增加发电量；应用场景：适用于需求高峰时段，如工作日的白天或热浪期间。
14、作为优选技术方案，所述的夜间低需求调整策略定义为：在电力需求较低的夜间时段减少发电量；应用场景：适用于夜间或需求低谷期间。
15、作为优选技术方案，所述的可再生能源优先策略定义为：优先使用风能和光伏发电，尽量减少化石能源的使用；应用场景：适用于可再生能源充足的情况，或为了减少环境影响。
16、作为优选技术方案，所述电力管理策略的评估结果为效果一般时，调整ε值，并返回多臂老虎机算法重新进行优化。
17、作为优选技术方案，所述并返回多臂老虎机算法重新进行优化效果不佳时，修改奖励函数，并返回多臂老虎机算法重新进行优化。
18、作为优选技术方案，所述并返回多臂老虎机算法重新进行优化需要新策略时，引入新策略，并返回多臂老虎机算法重新进行优化。
19、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
20、本专利技术提供了一种结合了ε-greedy多臂老虎机算法的自适应增强学习方法，用于虚拟电厂的能效和承载能力优化。通过动态调整策略和考虑复杂的环境因素，本专利技术旨在提高电力管理系统的灵活性和效率，特别适用于快速变化的电力市场和多元化的能源结构。
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1.一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述方法步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述电力管理策略包括：基准策略、高效率优先策略、高需求响应策略、夜间低需求调整策略以及可再生能源优先策略。
3.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述的基准策略定义为：保持常规运行，不做任何特别调整；应用场景：适用于稳定的电力需求和供应情况。
4.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述的高效率优先策略定义为：优先使用效率最高的发电方式，即使可能导致总体发电量下降；应用场景：适用于电力过剩或成本较高的情况。
5.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述的高需求响应策略定义为：在电力需求高峰时增加发电量；应用场景：适用于需求高峰时段，如工作日的白天或热浪期间。
6.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂能效和承载
7.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述的可再生能源优先策略定义为：优先使用风能和光伏发电，尽量减少化石能源的使用；应用场景：适用于可再生能源充足的情况，或为了减少环境影响。
8.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述电力管理策略的评估结果为效果一般时，调整ε值，并返回多臂老虎机算法重新进行优化。
9.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述并返回多臂老虎机算法重新进行优化效果不佳时，修改奖励函数，并返回多臂老虎机算法重新进行优化。
10.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述并返回多臂老虎机算法重新进行优化需要新策略时，引入新策略，并返回多臂老虎机算法重新进行优化。
...【技术特征摘要】
1.一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述方法步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述电力管理策略包括：基准策略、高效率优先策略、高需求响应策略、夜间低需求调整策略以及可再生能源优先策略。
3.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述的基准策略定义为：保持常规运行，不做任何特别调整；应用场景：适用于稳定的电力需求和供应情况。
4.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述的高效率优先策略定义为：优先使用效率最高的发电方式，即使可能导致总体发电量下降；应用场景：适用于电力过剩或成本较高的情况。
5.根据权利要求2所述的一种虚拟电厂能效和承载能力的自适应增强学习优化方法，其特征在于，所述的高需求响应策略定义为：在电力需求高峰时增加发电量；应用场景：适用于需求高峰时段，如工作日的白天或热浪期间。
6.根据权利要求2所述的一种虚拟电...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨心刚，曹博源，陈洪涛，王爽，杜洋，郭灵瑜，杨忠光，任辰，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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