4、微电网与智能电网大数据分析：技术、挑战与未来方向

微电网与智能电网大数据分析：技术、挑战与未来方向

1. 微电网实验与结论

1.1 实验设置

对基于太阳能和风力发电的微电网进行评估，需求值设定为 8、10 和 12，需求的概率转移矩阵为：

P = [0.1 0.6 0.3; 0.3 0.1 0.6; 0.6 0.3 0.1];

电池最大容量设定为 5，使用均值为 2 的泊松过程模拟可再生能源发电，Q - 学习的折扣因子设定为 0.9。

1.2 技术比较

• 当主站点的最大功率分配（MPA）小于 3 时，技术 1 比技术 2 效果更好。因为此时 MPA 值远低于最小需求值，将电力存储在电池中并不划算。
• 当 MPA 不是非常小且与最小需求值相当时，技术 2 优于技术 1。

1.3 多智能体 Q - 学习分析

使用多智能体 Q - 学习技术计算主站点的平均需求供应（ADS）短缺与产品总数的关系。结果显示，随着主站点产品数量的增加，ADS 短缺减少。

1.4 结论

相关理论和概念可用于微电网的运行和控制。微电网中配备可再生能源存储电池并与主电网连接。研究中微电网存在两个问题：一是长期内最小化预期供需缺口；二是考虑主电网站点的发电成本。这些问题通过多智能体 Q - 学习得到解决。模拟显示，当主站点的 MPA 不过低时，使用存储电池优于不使用。

2. 智能电网大数据分析

2.1 智能电网与大数据分析概述