【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

微能源网作为整合分布式能源（如光伏、风电）、储能系统和多元负荷的小型综合能源系统，其能量管理的核心目标是在保证供需平衡的前提下，实现经济性最优、环保性最佳和可靠性最高。然而，微能源网存在强不确定性（如可再生能源出力波动、负荷随机变化）、多能耦合复杂（电、热、气等能源转换约束）和多目标冲突（成本与环保的权衡）等问题，传统基于模型的优化方法（如混合整数规划）难以适应动态变化的场景。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）通过智能体与环境的实时交互学习最优决策策略，无需精确数学模型，在处理高维、非线性和不确定性问题上具有天然优势。本文基于 EI 论文研究框架，详细阐述基于 DRL 的微能源网能量管理与优化策略的复现方法。

一、微能源网能量管理的核心问题与 DRL 适配性

1.1 微能源网的典型结构与优化目标

微能源网的典型结构包含以下核心组件：

• 分布式能源：光伏阵列（PV）、小型风力发电机（WT）、微型燃气轮机（MT）等。

• 储能系统：锂电池（电储能）、储热罐（热储能）、储气罐（气储能）等。

• 负荷：电负荷（居民用电、工业用电）、热负荷（供暖、热水）、气负荷（烹饪、燃气轮机燃料）。

• 转换设备：电力变换器（AC/DC）、热泵（P2H）、燃气锅炉（G2H）、电解槽（P2G）等。

能量管理的优化目标需兼顾多维度指标：

1. 经济性：最小化日运行成本（购电成本、燃气成本、维护成本等）。

1. 环保性：最小化碳排放（优先消纳可再生能源，减少燃气轮机等化石能源发电）。

1. 可靠性：确保负荷供需平衡（如储能充放电调度避免供电中断）。

1. 高效性：提高能源转换效率（如优化热泵与燃气锅炉的出力分配）。

1.2 DRL 在微能源网能量管理中的优势

传统优化方法的局限性与 DRL 的解决方案对比：

• 模型依赖：传统方法（如 MPC）需精确的系统模型和负荷 / 新能源预测，误差累积会导致优化失效；DRL 通过试错学习环境动态，无需先验模型，适应性更强。

• 实时性：混合整数规划在高维变量（如多储能、多转换设备）场景下求解耗时，难以满足实时调度需求；DRL 通过深度神经网络（DNN）快速输出决策，响应时间可达毫秒级。

• 不确定性处理：传统方法对预测误差的鲁棒性差；DRL 的探索 - 利用机制可在不确定性环境中学习稳健策略（如通过 ε- 贪婪策略平衡已知最优与新策略探索）。

因此，DRL 特别适合微能源网这类高动态、强耦合的能量管理场景。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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