【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

最新推荐文章于 2025-12-04 22:56:41 发布

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🔥 内容介绍

针对微能源网中分布式能源（光伏、风电）出力波动性、负荷随机性导致传统模型预测类能量管理策略鲁棒性差、依赖精确建模的问题，本文提出基于改进 proximal policy optimization（PPO）算法的微能源网能量管理与优化策略。首先，构建含光伏（PV）、风电（WT）、储能系统（ESS）、可控负荷及市电交互的微能源网系统模型，量化各单元的功率约束与成本特性；其次，设计 DRL 框架：以 “风光出力、储能 SOC、负荷、分时电价” 为状态空间，“储能充放电功率、市电购售电功率、可控负荷转移量” 为连续动作空间，构建 “成本 - 消纳率 - 储能保护” 多目标奖励函数；最后，改进 PPO 算法（引入自适应学习率与约束感知动作截断），提升训练稳定性与工程适配性。以 IEEE 33 节点微能源网算例验证，结果表明：与传统模型预测控制（MPC）相比，所提策略在风光出力预测误差 10% 场景下，日均运行成本降低 12.3%-15.7%，可再生能源消纳率提升 8.9%-11.2%，且训练收敛速度加快 40%。附 Python 实现代码，可为微能源网实时能量管理提供工程化方案。

关键词

微能源网；能量管理；深度强化学习；改进 PPO 算法；可再生能源消纳；Python 实现

一、引言

1.1 研究背景

微能源网作为分布式能源消纳的核心载体，其能量管理需实现 “多能互补、成本最优、高可靠性” 目标 [1]。然而，光伏（PV）、风电（WT）出力受气象条件影响呈现强波动性（如光照强度骤降导致 PV 出力波动 30% 以上），不可控负荷（如居民用电）的随机性进一步加剧供需失衡 [2]。传统能量管理策略（如模型预测控制 MPC、动态规划 DP）存在两大局限：

建模依赖症：需精确建立风光出力、负荷的预测模型与系统物理模型，预测误差超过 10% 时，优化结果偏差率可达 20%[3]；

在线适应性差：离线计算无法实时调整策略，难以应对突发工况（如 WT 因阵风出力骤增）。

深度强化学习（DRL）通过 “智能体与环境交互试错” 实现优化，无需精确数学模型，具备在线学习与动态适应能力 [4]。其中，PPO 算法因 “训练稳定、样本利用率高、适配连续动作空间”（如储能充放电功率为连续值），成为微能源网能量管理的优选算法。但现有基于 PPO 的研究存在奖励函数单一（仅关注成本）、未考虑储能寿命保护、训练后期震荡等问题，需进一步改进以满足工程需求。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 微能源网能量管理技术演进

国外研究中，美国国家可再生能源实验室（NREL）提出基于 MPC 的微能源网优化策略，通过滚动时域优化应对短期波动，但依赖高精度预测数据 [5]；德国慕尼黑工业大学采用 DP 算法求解能量优化问题，虽能得到全局最优解，但计算复杂度随时间尺度呈指数增长，无法实时运行 [6]。

国内研究聚焦 DRL 应用：文献 [7]（中国电机工程学报）采用 DQN 算法处理离散动作（如 “储能充 / 放 / 停” 三状态），但无法实现充放电功率的连续调节，优化精度受限；文献 [8]（IEEE Trans. on Smart Grid）采用 DDPG 算法处理连续动作，但存在训练不稳定、易陷入局部最优的问题；文献 [9]（储能科学与技术）基于传统 PPO 实现能量管理，但奖励函数仅考虑购电成本，导致可再生能源消纳率偏低（<85%）。

1.2.2 现有研究不足