22、微电网:能源转型与零排放的关键力量

微电网:能源转型与零排放的关键力量

清洁微电网的崛起

微电网(MG)的主要优势在于其电力弹性,它有助于减少碳排放,还能助力组织实现可持续发展目标。清洁能源微电网利用可再生能源存储、热电联产来发电和/或供热,成为能源领域绿色潮流的一部分。

全球微电网市场预计将从2021年的246亿美元增长到2026年的423亿美元,复合年增长率为11.4%。其增长受多种因素驱动:
- 对不间断电源的需求增加。
- 微电网在农村电气化中的应用不断增长。
- 政府和终端用户的脱碳行动。
- 能源基础设施遭受网络攻击的情况增多。

微电网的广泛使用有望加速热电联产的发展,其使用量从2017年的655兆瓦增长到2026年的1906兆瓦,几乎增长了两倍。即使主电网出现故障,清洁微电网也能保证电力持续供应,这也是美国和全球微电网安装量不断增加的原因之一。近期的飓风、网络安全威胁以及能源成本管理等因素,进一步加速了对这种能源的需求。

微电网作为能源价格管理者

许多消费者,尤其是欠发达国家或不发达国家的消费者,更关注电价而非电力质量和性质,这可能是由于资金不足或缺乏相关意识。这些国家或地区的政府应采取适当措施,引入先进的微电网软件和控制技术,以获取最优电价。微电网能够在无需人工干预的情况下,根据不同资源在特定时间的价格,在自身资源、电网电力或内部资源之间进行选择。

2020年疫情之后,各行业对电力的需求不断增加,这是社会发展和经济增长的重要指标。然而,能源消耗与环境问题直接相关,因为目前发电主要依赖燃料或煤炭,这会排放温室气体,加剧气候变化。世界各国正在探索可再生能源(RERs),以减少对化石燃料的依赖并降低成本

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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