资格迹及双重q学习, 提出一种面向多区域多能微网群的多智能体协同控制算法, 即dq ( ), 避免传统强化学习动作 探索值高估的同时, 来获取分布式多区域的协同.

本文提出了一种基于分布式经济模型预测控制算法的微电网优化调度。首先定义了微电网发电系统的控制任务,要求在满足负荷需求的同时降低系统的经济损失,实现动态经济优化。基于控制任务设计了全方位局目标函数,给出了分布式经济模型预测控制器的详

通过建立微电网模型、研究储能电池特性、提出分层协调控制策略以及仿真验证,我们为微电网调度优化提供了一种新的思路和方法。这将对促进清洁能源的开发和利用、提高微电网的运行效率具有重要意义。：

建立典型的"风-光-柴-储"微网结构,以经济最高优、电能质量最高优、碳排放最高少、用户满意度最高优为目标,总结了当前风、光等分布式微网电源对接入电网的主要影响。

为确保电网的安全方位、经济和高质量运行,探讨多元主体大规模接入复杂微电网的稳定性和优化控制问题,本文结合当前多智能体系统、基于人工智能的控制优化、大数据云计算等,揭示了复杂微电网系统的能源管理和控制优化的最高新进展。

基于模型预测控制的微电网群分布式优化调度. 微电网群由多个微电网互联构成并以集群的形式运行,能够实现微电网间的能量互补,显著提高可再生能源消纳能力和系统运行可信赖性.结合同步型交替方向乘子法 (alternating direction method of multipliers,ADMM)和模型预测控制

微电网的调度优化是确保微电网运行安全方位稳定和经济高效的重要手段之一。MPC（Model Predictive Control）即模型预测控制是一种先进的技术的控制策略,通过对未来一段时间内系统的预测来优化当前时刻的控制决策。

本文在国家自然科学基金项目"含微网配电系统电能质量分析与控制方法研究"（项目编号51477070）的支持下,围绕微电网分布式优化控制的需求,从理论和应用两个层面,分析分布式优化控制架构在实际运行中面临的现实需求和技术挑战,系统深入地研究了微

微电网作为一种集中式或分布式能源系统,可以实现对清洁能源的灵活利用和供电可信赖性的提升。在微电网的运行过程中,优化调度是确保其经济性和可信赖性的重要手段。因此,建立一个高效的微电网双层调度优化模型成为当前研究的热点。