【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究附Python代码

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🔥 内容介绍

在全球能源转型与可持续发展的大趋势下，微能源网作为整合分布式能源资源、提升能源利用效率的重要载体，其高效的能量管理与优化策略至关重要。本文针对微能源网中可再生能源出力的不确定性、负荷需求的动态变化以及多能源耦合系统的复杂性，提出了基于深度强化学习的能量管理优化策略。通过构建包含分布式电源（如光伏、风电）、储能设备、能源转换装置及各类负荷的微能源网模型，将能量管理问题转化为马尔可夫决策过程。利用深度强化学习算法，使智能体在与环境的不断交互中学习并优化决策，以实现微能源网运行成本最小化、能源利用效率最大化以及供电可靠性提升等多目标优化。算例分析表明，该策略能够有效应对微能源网中的不确定性因素，相较于传统优化方法，在降低运行成本、提高可再生能源消纳比例等方面具有显著优势，为微能源网的实际运行提供了一种高效、智能的能量管理方案。

关键词

微能源网；深度强化学习；能量管理；优化策略；不确定性

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着全球对清洁能源需求的不断增长以及对碳排放限制的日益严格，传统集中式能源系统面临着能源利用效率低、环境污染严重等问题。微能源网作为一种新型能源系统，通过集成分布式能源（如太阳能、风能、生物质能等）、储能设备（如电池储能、蓄热蓄冷装置等）以及各类能源转换装置（如电转气、热泵等），能够实现能源的就地生产、存储与消费，有效提升能源利用效率，减少对外部大电网的依赖，增强能源供应的稳定性与可靠性。

然而，微能源网中可再生能源出力受气象条件影响具有显著的间歇性和波动性，负荷需求也随时间和用户行为动态变化，这使得微能源网的能量管理面临巨大挑战。传统基于确定性模型和预测的能量管理方法难以有效应对这些不确定性因素，容易导致系统运行成本增加、能源浪费以及供电可靠性降低等问题。因此，迫切需要一种能够实时感知系统状态、自适应调整决策的智能能量管理策略。

深度强化学习作为机器学习领域的重要分支，通过让智能体在环境中不断进行试验和探索，根据环境反馈的奖励信号学习最优决策策略，具有强大的处理复杂、动态和不确定性问题的能力。将深度强化学习应用于微能源网能量管理，能够充分利用其自学习和自适应特性，实现对微能源网的高效优化调度，提高系统的整体性能和经济效益，对推动能源系统的低碳转型和可持续发展具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

在微能源网能量管理方面，早期研究主要采用基于规则的控制方法，如根据预设的阈值对设备进行启停控制。但这种方法缺乏灵活性，无法充分利用系统资源。随着优化技术的发展，基于数学规划的方法逐渐成为主流，如线性规划、混合整数规划等，通过构建精确的数学模型并求解，实现系统运行成本或能耗的优化。然而，这些方法依赖于准确的系统参数和负荷、电源预测，对不确定性因素的适应性较差。

近年来，随着人工智能技术的兴起，机器学习和强化学习开始应用于微能源网能量管理。机器学习方法如神经网络、支持向量机等主要用于负荷预测和能源系统建模，以提高预测精度和模型准确性。强化学习则通过构建奖励函数，使智能体在环境中学习最优控制策略。例如，文献 [1] 采用 Q 学习算法对微电网进行能量管理，取得了一定的优化效果，但 Q 学习在处理高维状态空间时存在维数灾难问题。

深度强化学习的出现为解决复杂能源系统的能量管理问题提供了新途径。文献 [2] 提出了基于深度 Q 网络（DQN）的微能源网能量管理策略，通过将神经网络与强化学习相结合，有效解决了状态空间维数过高的问题，提高了算法的学习效率和决策性能。但传统 DQN 算法在处理连续动作空间和多目标优化时仍存在局限性。为此，一些改进的深度强化学习算法被提出，如深度确定性策略梯度（DDPG）算法、近端策略优化（PPO）算法等，这些算法在微能源网能量管理中的应用研究逐渐增多，但仍需进一步探索和优化，以更好地适应微能源网复杂多变的运行环境。

1.3 本文主要工作

1. 构建微能源网系统模型：建立包含分布式电源、储能设备、能源转换装置和负荷的详细模型，准确描述各组件的运行特性和相互之间的能量转换关系，为后续的能量管理策略研究提供基础。

1. 基于深度强化学习的能量管理策略设计：将微能源网能量管理问题建模为马尔可夫决策过程，设计适用于该问题的深度强化学习算法框架，包括状态空间、动作空间和奖励函数的定义，通过智能体与环境的交互学习最优能量调度策略。

1. 算法改进与优化：针对传统深度强化学习算法在微能源网应用中存在的问题，如收敛速度慢、易陷入局部最优等，提出改进措施，引入自适应学习率、经验回放机制和双网络结构等技术，提高算法的性能和稳定性。

1. 算例分析与验证：搭建微能源网仿真平台，利用实际的气象数据、负荷数据对所提出的深度强化学习能量管理策略进行验证和分析，与传统优化方法进行对比，评估其在降低运行成本、提高可再生能源消纳比例和增强供电可靠性等方面的效果。

二、微能源网系统结构与运行特性

2.1 系统整体结构

本文构建的微能源网系统主要由以下几部分组成：

1. 分布式电源：包括光伏发电系统（PV）和风力发电系统（WT）。光伏发电系统利用太阳能电池板将太阳能转化为电能，其出力受光照强度和温度影响较大；风力发电系统通过风力发电机将风能转换为电能，出力取决于风速大小和风向变化。

1. 储能设备：采用电池储能系统（BESS）和平板式相变蓄热装置（TES）。电池储能系统可在能源过剩时储存电能，在能源短缺时释放电能，起到平抑功率波动、优化能源分配的作用；平板式相变蓄热装置则用于储存热能，可在热量产生过剩时储存热量，在供热需求高峰时释放热量，实现热能的时间转移。

1. 能源转换装置：电转气装置（P2G）和热泵（HP）。电转气装置可将多余的电能转化为氢气或甲烷等气体燃料，实现电能的存储和转换；热泵则能够利用少量电能从低温热源吸收热量并输送到高温热源，实现热能的提升和转移，可用于供暖或制冷。

1. 负荷：分为电负荷（EL）和热负荷（HL）。电负荷包括居民用电、商业用电和工业用电等，具有不同的用电特性和需求模式；热负荷主要来自建筑物的供暖和热水需求，受室外温度、用户行为等因素影响。

各组件之间通过电力网络、热力网络和气体网络实现能量的传输和交互，形成一个复杂的多能源耦合系统。

2.2 各单元运行特性模型

三、基于深度强化学习的能量管理策略

3.2 深度强化学习算法选择与改进

本文采用深度确定性策略梯度（DDPG）算法作为基础算法，并针对微能源网能量管理问题的特点进行改进。DDPG 算法是一种基于模型无关的、适用于连续动作空间的深度强化学习算法，它结合了深度 Q 网络（DQN）和确定性策略梯度（DPG）算法的优点，通过构建 Actor - Critic 网络结构实现策略学习和价值估计。

为了提高 DDPG 算法在微能源网能量管理中的性能和稳定性，引入以下改进措施：

1. 自适应学习率：传统 DDPG 算法采用固定学习率，在训练初期可能导致收敛速度过慢，而在训练后期可能因学习率过大导致算法震荡。采用自适应学习率策略，根据训练进程动态调整学习率，使算法在不同阶段都能保持较好的收敛性能。具体而言，在训练初期采用较大的学习率以加快收敛速度，随着训练的进行，逐渐减小学习率以提高算法的稳定性。

1. 经验回放机制：经验回放机制通过将智能体与环境交互产生的经验样本存储

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 韩博韬.含电动汽车的虚拟电厂聚合调控系统研究[D].上海电力大学,2023.

[2] 康少霖.微能源网CPS建模与鲁棒性分析[D].兰州理工大学,2023.

[3] 周浩,吴秋轩,李峰峰,等.基于Python语言的微电网监控软件设计与开发[C]//第27届中国控制与决策会议.0[2025-08-01].

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

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