【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

原创于 2025-07-15 17:01:04 发布 · 69 阅读

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🔥 内容介绍

微能源网作为整合分布式能源、储能系统与多元负荷的新型能源架构，其能量管理的核心目标是在保障供电可靠性的前提下，实现经济性、环保性与高效性的多目标优化。然而，风光出力的强随机性、负荷的动态波动及多能耦合的复杂性，使得传统优化方法（如动态规划、混合整数规划）面临计算复杂度高、实时性差等挑战。深度强化学习（DRL）通过智能体与环境的持续交互实现自主决策，在处理高维非线性系统优化问题中展现出显著优势。本文提出一种基于 proximal policy optimization（PPO）算法的微能源网能量管理策略，构建包含分布式能源、储能系统与多元负荷的状态空间模型，设计融合经济成本与环保效益的奖励函数，通过离线训练与在线决策实现能量实时优化调度。仿真实验表明，所提策略在典型日场景下较传统模型预测控制（MPC）成本降低 8.7%，弃风弃光率降低 12.3%，且在极端天气场景下仍保持稳定运行，验证了其在不确定性环境中的鲁棒性。研究成果为微能源网的智能化、高效化运行提供了新方法。

关键词：微能源网；能量管理；深度强化学习；PPO 算法；多目标优化

一、引言

（一）研究背景与意义

随着 “双碳” 目标推进，以光伏（PV）、风电（WT）为代表的分布式能源在微能源网中的占比持续提升。微能源网通过整合分布式发电、储能系统（ESS）、可控负荷及传统辅助电源（如柴油发电机，DG），形成局部能源自治系统，可提高能源利用效率、降低碳排放（Wang 等，2022）。然而，其能量管理面临三大核心挑战：

不确定性强：光伏 / 风电出力受天气影响呈现强随机性（短期预测误差可达 15%-30%），用户负荷（如居民用电、商业负荷）存在动态波动；

多能耦合复杂：电、热、气等多能源系统存在强耦合关系（如电转气、燃气轮机联产），传统单能优化方法难以全局最优；

实时性要求高：微能源网需在分钟级甚至秒级内响应供需变化，避免电压 / 频率越限，传统集中式优化因计算耗时过长难以满足需求。

深度强化学习（DRL）通过深度神经网络（DNN）逼近价值函数或策略函数，无需建立精确数学模型即可实现复杂系统的实时优化，为解决上述挑战提供了新思路。例如，Luo 等（2021）采用深度 Q 网络（DQN）优化储能调度，降低了微电网运行成本；Zhao 等（2023）提出基于深度确定性策略梯度（DDPG）的多能互补优化策略，提升了风光消纳率。但现有研究多聚焦单目标优化（如经济性），对多目标协同（经济 - 环保 - 可靠性）及极端场景下的鲁棒性考虑不足。

本文提出一种基于 PPO 算法的微能源网能量管理策略，通过构建多维度状态空间与复合奖励函数，实现含高比例可再生能源的微能源网多目标优化，为微能源网的智能化运行提供理论与技术支撑。

（二）国内外研究现状

微能源网能量管理传统方法

数学规划方法：混合整数线性规划（MILP）通过将非线性问题线性化求解，在确定性场景下优化精度高（Zheng 等，2020），但难以处理不确定性，且计算复杂度随系统规模呈指数增长；

启发式算法：遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等通过随机搜索寻优，适用于非线性问题，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷（Gao 等，2021）；

模型预测控制（MPC）：基于滚动优化处理不确定性，在微电网实时调度中应用广泛（Liu 等，2022），但依赖精确的预测模型，预测误差会显著降低优化效果。

深度强化学习在能源管理中的应用

算法应用：DQN 及其改进算法（如 Double DQN、Dueling DQN）在低维状态空间（如单一储能系统）中表现优异（Qin 等，2020）；DDPG 通过 Actor-Critic 框架处理连续动作空间，适用于储能充放电等连续控制问题（Yang 等，2021）；PPO 通过引入 clipped surrogate 目标函数，提升了训练稳定性与样本效率，在多能系统优化中逐渐成为主流（Schulman 等，2017）。