15、智能电网能源管理中的机器学习与深度学习应用

智能电网能源管理中的机器学习与深度学习应用

1. 深度学习在能源管理系统中的应用

在能源管理系统（EMS）中，深度强化学习（DRL）可通过从过往经验和反馈中学习，优化能源消耗和生产。它还能用于控制电池和电容器等储能系统，提高电网的效率和可靠性。例如，有研究提出了用于电动汽车充电站的多智能体深度强化学习（MADRL）模型，该模型结合了储能系统（ESSs）和光伏（PV）系统，能够处理大量实时动态数据，以满足主动和智能EMS的需求。

除了DRL，还有其他深度学习技术在智能电网的各种应用中得到了一定程度的探索：
- 生成对抗网络（GAN） ：由生成器和判别器两个神经网络组成，它们相互竞争训练。在EMS中，GAN可生成合成数据，增强现实世界数据，提高模型的准确性和鲁棒性，还能生成用于测试和验证的真实场景。
- 自编码器 ：基于自联想前馈方法的神经网络，能以无监督方式从原始数据中学习，处理无标签数据。它由编码器、解码器和编码层三个元素组成，用于降维和特征提取。

以下是不同深度学习技术在EMS中的应用、挑战及建议的总结表格：
| DL技术 | EMS应用 | 挑战 | 建议 |
| — | — | — | — |
| MLP | 需求响应、负荷预测、效率优化 | 需要调整多个超参数，如隐藏神经元数量、层数和迭代次数 | 处理隐藏层的非凸损失函数 |
| RNN | 储能管理、故障检测 | 内存有限、训练不稳定 | 纳入外部信息，使用注意力机制 |
| CNN | 监测与控制、负荷预测、故障检测 | 缺乏标记数据、可解释性差 | 收集和标注高质量数据，