基于深度强化学习的5G基站储能调度策略

摘要：

为提高5G基站闲置储能的利用率,设计了一种5G基站储能参与电网调度的多基站储能系统,采用参与电网需求响应和低储高放的协同调度机制,建立了考虑过充过放惩罚和调度成本等多因素的多基站储能系统经济模型.以经济效益最大化为目标,提出了一种基于深度强化学习的5G基站储能充放电行为调控方法.该方法使用深度确定性策略梯度对系统环境信息进行学习,并对5G基站储能进行分组以降低学习维度.仿真结果表明,该方法能够保证5G基站储能单元后续可调容量,有效控制基站储能荷电状态变化范围,并最大化基站储能参与电网调度所得收益.

关键词：5G基站、深度强化学习、储能、调度策略、经济效益

所属期刊栏目：47

分类号：TM73;TP393;TN925.93

资助基金：湖北省自然科学基金资助项目2021CFB163

在线出版日期：2023-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：147-157