基于IPSO-DQL混合算法的智能海岛型电力系统优化碳减排策略OA

在实现“双碳”目标的背景下,智能海岛型电力系统的低碳化发展至关重要。文章提出了一种基于改进粒子群优化和深度Q学习混合算法(Improved Particle Swarm Optimization and Deep Q Learning,IPSO-DQL)的智能海岛型电力系统优化碳减排策略,旨在提升智能海岛型电力系统的低碳性能与运行效率。该策略综合考虑海岛电力系统中可再生能源的间歇性、负荷的不确定性等因素,利用改进粒子群优化算法和深度Q网络的优势,对电力系统的电源出力、储能配置及电网运行方式等进行协同优化。IPSO-DQL策略通过IPSO优化DQL的网络结构和超参数,将IPSO与DQL有机地结合在一起,同时使用DQL的经验回放机制来指导IPSO的粒子更新。该策略不仅提高了算法在复杂的海岛电力系统环境中做出碳减排决策的效率,而且显著增强了其适应性和泛化能力。算例分析结果表明,与单独使用IPSO相比,IPSO-DQL在收敛速度、优化结果和环境适应性方面具有显著优势,该混合算法能够有效降低系统的碳排放量,提高可再生能源的消纳比例,同时保障电力系统的可靠性和稳定性,为智能海岛型电力系统的碳减排提供了一种可行且高效的解决方案。