本發(fā)明屬于多能互補(bǔ)微網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，涉及多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度方法，尤其是一種基于Rollout算法的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，含新能源和儲(chǔ)能的多能互補(bǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)引起了研究人員廣泛的關(guān)注。作為能夠?qū)崿F(xiàn)自我控制、保護(hù)和管理的自治系統(tǒng)，多能互補(bǔ)微網(wǎng)可以促進(jìn)分布式能源的就地消納，以一種更加經(jīng)濟(jì)友好的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)負(fù)荷多種能源形式的高可靠供給，使傳統(tǒng)電網(wǎng)向智能電網(wǎng)過(guò)渡。
新能源出力的波動(dòng)性和間歇性給多能互補(bǔ)微網(wǎng)的實(shí)時(shí)調(diào)度帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)，并且由于實(shí)時(shí)調(diào)度是一個(gè)滾動(dòng)時(shí)域過(guò)程，當(dāng)前調(diào)度區(qū)間內(nèi)的控制行為不僅對(duì)當(dāng)前周期產(chǎn)生影響，還會(huì)影響到下一個(gè)調(diào)度區(qū)間的狀態(tài)。馬爾科夫決策模型為解決這種包含不確定性變量的滾動(dòng)調(diào)度問(wèn)題提供了一種好的思路，但是大量的變量數(shù)目帶來(lái)了維數(shù)災(zāi)難，模型的求解成為難題，如何找到一個(gè)行之有效的方法解決上述難題成為實(shí)時(shí)調(diào)度的關(guān)鍵。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種設(shè)計(jì)合理、簡(jiǎn)易可行、實(shí)用性強(qiáng)且高效快速的基于Rollout算法的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度方法。
本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題是采取以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：
一種基于Rollout算法的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度方法，包括以下步驟：
步驟1、建立包含新能源出力隨機(jī)性的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型,確立實(shí)時(shí)調(diào)度的約束條件；
步驟2、以滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策周期內(nèi)微網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用最低為目標(biāo)，確立包含新能源出力隨機(jī)性的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型的實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)；
步驟3、將單個(gè)完整調(diào)度周期劃分成若干個(gè)調(diào)度區(qū)間，基于貪心算法得到滿足實(shí)時(shí)調(diào)度約束條件的一個(gè)基礎(chǔ)可行解；
步驟4、基于步驟3所述的基礎(chǔ)可行解，運(yùn)用Rollout算法求解該多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型。
而且，所述步驟1的確立實(shí)時(shí)調(diào)度的約束條件包括：微網(wǎng)的電平衡約束、蓄電池的運(yùn)行約束、微網(wǎng)與主網(wǎng)的交易電功率約束和熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備的電功率出力約束；
所述微網(wǎng)的電平衡約束如下：
上式中，t是時(shí)間參數(shù)；pG(t)是t時(shí)刻微網(wǎng)與主網(wǎng)的交換電功率，向主網(wǎng)購(gòu)電為正，向主網(wǎng)售電為負(fù)；N是熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備的數(shù)目；是t時(shí)刻第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備輸出電功率；pB(t)是t時(shí)刻蓄電池的充放電功率，充電為負(fù)，放電為正；pw(t)是t時(shí)刻風(fēng)電發(fā)電出力；pD(t)是t時(shí)刻的電負(fù)荷需求；
所述蓄電池的運(yùn)行約束如下：
上式中，E(t)與E(t+1)分別是t時(shí)刻和t+1時(shí)刻蓄電池的儲(chǔ)能水平；E與分別是蓄電池容量的下邊界和上邊界；ΔT是從t時(shí)刻至t+1時(shí)刻的時(shí)間間隔；αc與αd分別為蓄電池的充放電效率；pB(t)是t時(shí)刻蓄電池的充放電功率，充電為負(fù)，放電為正；為蓄電池充放電功率的上限值；
所述微網(wǎng)與主網(wǎng)的交易電功率約束如下：
上式中，pG(t)與pG(t-1)分別是t時(shí)刻和t-1微網(wǎng)與主網(wǎng)的交換電功率，向主網(wǎng)購(gòu)電為正，向主網(wǎng)售電為負(fù)；為微網(wǎng)與主網(wǎng)的交換電功率的上限值，δ是微網(wǎng)與主網(wǎng)的交換電功率的波動(dòng)上限；
所述熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備的電功率出力約束如下：
上式中，是t時(shí)刻第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備輸出電功率；是第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備輸出電功率的上限；Hi(t)是t時(shí)刻需要由第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備供給的熱功率；vi與分別是第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備電、熱功率轉(zhuǎn)換效率的下限和上限。
而且，所述步驟2的確立包含新能源出力隨機(jī)性的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型的實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)的具體方法為：首先以微網(wǎng)系統(tǒng)在單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用最低為目標(biāo)，建立微網(wǎng)系統(tǒng)在單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用函數(shù)，然后以微網(wǎng)系統(tǒng)在滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策周期內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用最低為目標(biāo)，確立實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)；
所述微網(wǎng)系統(tǒng)在單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用函數(shù)如下：
其中，
上式中，X(t)是t時(shí)刻微網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)變量；A(t)是t時(shí)刻微網(wǎng)系統(tǒng)的控制變量；ct(X(t),A(t))是單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用的函數(shù)；λ(t)是t時(shí)刻電網(wǎng)電價(jià)；c是天然氣的價(jià)格；Fic(t)是第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備耗氣量與電出力之間的線性函數(shù)；ai與bi第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備耗氣量與電出力之間的線性函數(shù)的系數(shù)；
所述實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)如下：
上式中，Jt(X(t),A(t))為滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策周期內(nèi)微網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用的函數(shù)；
而且，所述步驟3的具體方法為：將一個(gè)完整調(diào)度周期劃分成若干個(gè)調(diào)度區(qū)間，基于貪心算法分別針對(duì)每個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行求解，最后把每個(gè)調(diào)度區(qū)間的局部最優(yōu)解合成為整個(gè)調(diào)度區(qū)間上的一個(gè)基礎(chǔ)可行解。
而且，所述步驟3的基于貪心算法分別針對(duì)每個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行求解的具體步驟包括：
(1)根據(jù)步驟2所述的微網(wǎng)系統(tǒng)在單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用函數(shù)，列出目標(biāo)函數(shù)和約束條件如下：
約束條件如下：
其中：
上式中，pb(t)與分別是構(gòu)建基礎(chǔ)可行解的過(guò)程中蓄電池充放電功率的新的下限和上限；pg(t)與分別是構(gòu)建基礎(chǔ)可行解的過(guò)程中微網(wǎng)與主網(wǎng)交換功率的新的下限和上限；pci(t)與分別是構(gòu)建基礎(chǔ)可行解的過(guò)程中第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備電出力的新的下限和上限；
(2)為了得到在一個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的優(yōu)化結(jié)果，將上述目標(biāo)函數(shù)的N+2個(gè)系數(shù)按從小到大的順序進(jìn)行排列，得到各個(gè)決策變量調(diào)度順序，其中N+2個(gè)系數(shù)即為λ(t)·ΔT,0，c·ai(i＝1,2,…,N)，出現(xiàn)系數(shù)0是因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)中不包含pB(t)；再令負(fù)荷差值d(t)＝pD(t)-pw(t)；根據(jù)d(t)的值和各個(gè)決策變量的調(diào)度順序即可求得最終的優(yōu)化結(jié)果；
(3)對(duì)其他調(diào)度區(qū)間依次求解，最后得到滿足微網(wǎng)運(yùn)行需求的一個(gè)基礎(chǔ)可行解。
而且，所述步驟4的具體方法為：
(1)設(shè)步驟3求得的基礎(chǔ)可行解為πb＝(Ab,t+1,Ab,t+2,…,Ab,t+T-1)，則得到一個(gè)實(shí)時(shí)調(diào)度從t到t+T-1時(shí)刻運(yùn)行費(fèi)用最低這個(gè)目標(biāo)函數(shù)的近似值：
上式中，為用Rollout算法求得的微網(wǎng)系統(tǒng)在滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策周期內(nèi)微網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用的函數(shù)。
(2)通過(guò)Rollout算法使得上述近似值趨于最小：
(3)根據(jù)當(dāng)前一個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的X(t)，結(jié)合t時(shí)刻的風(fēng)力發(fā)電出力值，求得下一個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的X(t+1)，同時(shí)得到t+1時(shí)刻的風(fēng)力發(fā)電出力值，然后計(jì)算下一個(gè)調(diào)度區(qū)間的X(t+2)，重復(fù)此過(guò)程，直到整個(gè)調(diào)度周期結(jié)束。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是：
1、本發(fā)明提供了一種基于Rollout算法的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度方法，首先，建立多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型，確立實(shí)時(shí)調(diào)度的約束條件和目標(biāo)函數(shù)；然后，將一個(gè)完整調(diào)度周期劃分成若干個(gè)調(diào)度區(qū)間，基于貪心算法得到滿足實(shí)時(shí)調(diào)度約束的一個(gè)基礎(chǔ)可行解；最后，基于上述基礎(chǔ)可行解，運(yùn)用Rollout算法求解該多能互補(bǔ)微網(wǎng)滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策問(wèn)題。本發(fā)明建立了多能互補(bǔ)微網(wǎng)的滾動(dòng)時(shí)域模型，并運(yùn)用Rollout算法進(jìn)行求解，簡(jiǎn)易有效，實(shí)用性強(qiáng)。
2、本發(fā)明運(yùn)用Rollout算法求解滾動(dòng)時(shí)域的馬爾科夫決策模型問(wèn)題，先建立一個(gè)包含新能源出力隨機(jī)性的馬爾科夫決策模型，運(yùn)用貪心算法找到一個(gè)基礎(chǔ)可行解，并在此基礎(chǔ)上接近目標(biāo)，將新能源出力波動(dòng)性考慮在內(nèi)，同時(shí)解決了傳統(tǒng)算法求解速度慢、效率低的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了高效快速的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度。
附圖說(shuō)明
圖1是本發(fā)明的處理流程圖。
具體實(shí)施方式
以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例作進(jìn)一步詳述：
本發(fā)明提出一種基于Rollout算法的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度方法，不僅把新能源出力的波動(dòng)性考慮在內(nèi)，而且更有效地求解多能互補(bǔ)微網(wǎng)的滾動(dòng)時(shí)域調(diào)度問(wèn)題，運(yùn)用Rollout算法求解滾動(dòng)時(shí)域的馬爾科夫決策模型問(wèn)題，首先建立一個(gè)包含新能源出力隨機(jī)性的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型，確立實(shí)時(shí)調(diào)度的約束條件和目標(biāo)函數(shù)；接著將一個(gè)完整調(diào)度周期劃分成若干個(gè)調(diào)度區(qū)間，基于貪心算法得到滿足實(shí)時(shí)調(diào)度約束的一個(gè)基礎(chǔ)可行解；最后基于上述基礎(chǔ)可行解，運(yùn)用Rollout算法求解該多能互補(bǔ)微網(wǎng)滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型。
一種基于Rollout算法的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度方法，如圖1所示，包括以下步驟：
步驟1、建立包含新能源出力隨機(jī)性的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型,確立實(shí)時(shí)調(diào)度的約束條件；
所述步驟1的確立實(shí)時(shí)調(diào)度的約束條件包括：微網(wǎng)的電平衡約束、蓄電池的運(yùn)行約束、微網(wǎng)與主網(wǎng)的交易電功率約束和熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備的電功率出力約束；
所述微網(wǎng)的電平衡約束如下：
上式中，t是時(shí)間參數(shù)；pG(t)是t時(shí)刻微網(wǎng)與主網(wǎng)的交換電功率，向主網(wǎng)購(gòu)電為正，向主網(wǎng)售電為負(fù)；N是熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備的數(shù)目；是t時(shí)刻第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備輸出電功率；pB(t)是t時(shí)刻蓄電池的充放電功率，充電為負(fù)，放電為正；pw(t)是t時(shí)刻風(fēng)電發(fā)電出力；pD(t)是t時(shí)刻的電負(fù)荷需求；
所述蓄電池的運(yùn)行約束如下：
上式中，E(t)與E(t+1)分別是t時(shí)刻和t+1時(shí)刻蓄電池的儲(chǔ)能水平；E與分別是蓄電池容量的下邊界和上邊界；ΔT是從t時(shí)刻至t+1時(shí)刻的時(shí)間間隔；αc與αd分別為蓄電池的充放電效率；pB(t)是t時(shí)刻蓄電池的充放電功率，充電為負(fù)，放電為正；為蓄電池充放電功率的上限值；
所述微網(wǎng)與主網(wǎng)的交易電功率約束如下：
上式中，pG(t)與pG(t-1)分別是t時(shí)刻和t-1微網(wǎng)與主網(wǎng)的交換電功率，向主網(wǎng)購(gòu)電為正，向主網(wǎng)售電為負(fù)；為微網(wǎng)與主網(wǎng)的交換電功率的上限值，δ是微網(wǎng)與主網(wǎng)的交換電功率的波動(dòng)上限；
所述熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備的電功率出力約束如下：
上式中，是t時(shí)刻第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備輸出電功率；是第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備輸出電功率的上限；Hi(t)是t時(shí)刻需要由第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備供給的熱功率；vi與分別是第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備電、熱功率轉(zhuǎn)換效率的下限和上限。
步驟2、以滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策周期內(nèi)微網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用最低為目標(biāo)，確立包含新能源出力隨機(jī)性的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型的實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)；
所述多能互補(bǔ)微網(wǎng)與主網(wǎng)處于并網(wǎng)狀態(tài)，可與主網(wǎng)交易電量，其供能設(shè)備包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)、熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備(CHP)、蓄電池；所述實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)是為了實(shí)現(xiàn)微網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用最低，包括系統(tǒng)購(gòu)電成本與熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備燃料費(fèi)用兩部分。
所述確立包含新能源出力隨機(jī)性的多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型的實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)的具體方法為：首先以微網(wǎng)系統(tǒng)在單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用最低為目標(biāo)，建立微網(wǎng)系統(tǒng)在單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用函數(shù)，然后以微網(wǎng)系統(tǒng)在滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策周期內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用最低為目標(biāo)，確立實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)；
所述微網(wǎng)系統(tǒng)在單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用函數(shù)如下：
其中，
上式中，X(t)是t時(shí)刻微網(wǎng)系統(tǒng)的狀態(tài)變量；A(t)是t時(shí)刻微網(wǎng)系統(tǒng)的控制變量；ct(X(t),A(t))是單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用的函數(shù)；λ(t)是t時(shí)刻電網(wǎng)電價(jià)；c是天然氣的價(jià)格；Fic(t)是第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備耗氣量與電出力之間的線性函數(shù)；ai與bi第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備耗氣量與電出力之間的線性函數(shù)的系數(shù)；
所述實(shí)時(shí)調(diào)度的目標(biāo)函數(shù)如下：
上式中，Jt(X(t),A(t))為滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策周期內(nèi)微網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用的函數(shù)；
步驟3、將單個(gè)完整調(diào)度周期劃分成若干個(gè)調(diào)度區(qū)間，基于貪心算法得到滿足實(shí)時(shí)調(diào)度約束條件的一個(gè)基礎(chǔ)可行解；
所述步驟3的具體方法為：將一個(gè)完整調(diào)度周期劃分成若干個(gè)調(diào)度區(qū)間，基于貪心算法分別針對(duì)每個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行求解，最后把每個(gè)調(diào)度區(qū)間的局部最優(yōu)解合成為整個(gè)調(diào)度區(qū)間上的一個(gè)基礎(chǔ)可行解。
所述步驟3的基于貪心算法分別針對(duì)每個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行求解的具體步驟包括：
(1)根據(jù)步驟2所述的微網(wǎng)系統(tǒng)在單個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的運(yùn)行費(fèi)用函數(shù)，列出目標(biāo)函數(shù)和約束條件如下：
約束條件如下：
其中：
上式中，pb(t)與分別是構(gòu)建基礎(chǔ)可行解的過(guò)程中蓄電池充放電功率的新的下限和上限；pg(t)與分別是構(gòu)建基礎(chǔ)可行解的過(guò)程中微網(wǎng)與主網(wǎng)交換功率的新的下限和上限；pci(t)與分別是構(gòu)建基礎(chǔ)可行解的過(guò)程中第i臺(tái)熱電聯(lián)產(chǎn)設(shè)備電出力的新的下限和上限；
(2)為了得到在一個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的優(yōu)化結(jié)果，將上述目標(biāo)函數(shù)的N+2個(gè)系數(shù)按從小到大的順序進(jìn)行排列，得到各個(gè)決策變量調(diào)度順序，其中N+2個(gè)系數(shù)即為λ(t)·ΔT,0，c·ai(i＝1,2,…,N)，出現(xiàn)系數(shù)0是因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)中不包含pB(t)；再令負(fù)荷差值d(t)＝pD(t)-pw(t)；根據(jù)d(t)的值和各個(gè)決策變量的調(diào)度順序即可求得最終的優(yōu)化結(jié)果；
(3)對(duì)其他調(diào)度區(qū)間依次求解，最后得到滿足微網(wǎng)運(yùn)行需求的一個(gè)基礎(chǔ)可行解。
步驟4、基于步驟3所述的基礎(chǔ)可行解，運(yùn)用Rollout算法求解該多能互補(bǔ)微網(wǎng)實(shí)時(shí)調(diào)度的滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策過(guò)程模型。
所述步驟4的具體方法為：
(1)設(shè)步驟3求得的基礎(chǔ)可行解為πb＝(Ab,t+1,Ab,t+2,…,Ab,t+T-1)，那么我們得到了一個(gè)實(shí)時(shí)調(diào)度從t到t+T-1時(shí)刻運(yùn)行費(fèi)用最低這個(gè)目標(biāo)函數(shù)的近似值：
上式中，為用Rollout算法求得的微網(wǎng)系統(tǒng)在滾動(dòng)時(shí)域馬爾科夫決策周期內(nèi)微網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用的函數(shù)。
(2)通過(guò)Rollout算法使得上述近似值趨于最小：
(3)根據(jù)當(dāng)前一個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的X(t)，結(jié)合t時(shí)刻的風(fēng)力發(fā)電出力值，求得下一個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)的X(t+1)，同時(shí)得到t+1時(shí)刻的風(fēng)力發(fā)電出力值，然后計(jì)算下一個(gè)調(diào)度區(qū)間的X(t+2)，重復(fù)此過(guò)程，直到整個(gè)調(diào)度周期結(jié)束。
需要強(qiáng)調(diào)的是，本發(fā)明所述的實(shí)施例是說(shuō)明性的，而不是限定性的，因此本發(fā)明包括并不限于具體實(shí)施方式中所述的實(shí)施例，凡是由本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案得出的其他實(shí)施方式，同樣屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。