报告摘选

• 基于深度学习的微网群互动特性行为建模是一种良好的解决方案，不仅可以保护微网内部参数数据的隐私，同时也可更好支撑微网群的互动运行及参与市场辅助服务。
• 采用度学习的微网群特征封装，结合强化学习、联邦学习等机器学习决策，可以一定程度解决信息不完备下的微网群管控、策略进化等问题，有较好的实际利用价值和可推广性。
• 数据驱动的微网群互动运行对于构建新型电力系统，实现高比例可再生能源消纳具有重要意义，但未来还仍需突破小样本下的可学习性、机器学习模型的机理可解释表达等难题。