基于深度期望Q网络算法的微电网能量管理策略

冯昌森; 张瑜; 文福拴; 叶承晋; 张有兵

doi:10.7500/AEPS20201011005

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基于深度期望Q网络算法的微电网能量管理策略

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度期望Q网络算法的微电网能量管理策略
- Energy Management Strategy for Microgrid Based on Deep Expected Q Network Algorithm
- 电力系统自动化 2022年46卷第3期页码：14-22
- 作者机构：
  
  1.浙江工业大学信息工程学院，浙江省杭州市 310023
  2.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310007
- 作者简介：
  
  冯昌森(1990—)，男，博士，讲师，主要研究方向：电力系统优化与控制、电力市场、机器学习等。E-mail：fcs@zjut.edu.cn.
  张瑜(1996—)，女，硕士研究生，主要研究方向：电力系统优化控制、机器学习。E-mail：1304150284@qq.com
  文福拴(1965—)，男，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统故障诊断与系统恢复、电力市场与电力经济、智能电网与电动汽车等。E-mail：fushuan.wen@gmail.com
  张有兵(1971—)，男，通信作者，教授，博士生导师，主要研究方向：智能电网、分布式发电及新能源优化控制、电动汽车入网、电力系统通信、电能质量监控等。E-mail：youbingzhang@zjut.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51777193);国家自然科学基金-山西煤基低碳联合基金资助项目(U1910216)
- DOI：10.7500/AEPS20201011005
  中图分类号：
- 收稿：2020-10-10，
  
  修回：2021-01-19，
  
  网络出版：2021-04-23，
  
  纸质出版：2022-02-10
- 稿件说明：
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冯昌森,张瑜,文福拴等.基于深度期望Q网络算法的微电网能量管理策略[J].电力系统自动化,2022,46(3):14-22.

FENG Changsen,ZHANG Yu,WEN Fushuan,et al.Energy Management Strategy for Microgrid Based on Deep Expected Q Network Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(3):14-22.
冯昌森,张瑜,文福拴等.基于深度期望Q网络算法的微电网能量管理策略[J].电力系统自动化,2022,46(3):14-22. DOI： 10.7500/AEPS20201011005.

FENG Changsen,ZHANG Yu,WEN Fushuan,et al.Energy Management Strategy for Microgrid Based on Deep Expected Q Network Algorithm[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(3):14-22. DOI： 10.7500/AEPS20201011005.

摘要

随着光伏发电在微电网中的渗透率不断提高，其发电出力的不确定性和时变性为微电网的经济运行带来了挑战。在构建经济调度模型时，就需要适当模拟不确定变量并相应地发展高效求解算法。在此背景下，文中提出能够有效计及不确定性因素的深度强化学习算法，以实时求解微电网的优化运行问题。首先，采用马尔可夫决策过程对微电网优化运行问题进行建模，用实时奖励函数代替目标函数和约束条件，利用其与环境互动，寻找最优策略。其次，借助贝叶斯神经网络对不确定的学习环境建模，进而在马尔可夫决策过程中有效考虑状态转移的随机过程。为此，提出双深度期望Q网络算法，通过考虑状态转移的随机性，优化一般深度Q网络算法的Q迭代规则，显著提高算法的收敛速度。最后，采用算例验证了所提模型和算法的有效性。

Abstract

With the increasing penetration of photovoltaic units in microgrids

the uncertainty and time-variability of its power generation have brought challenges to the economic operation of microgrids. When constructing an economic dispatch model

it is necessary to properly simulate the uncertain variables and develop the efficient solving algorithms accordingly. In this context

this paper proposes a deep reinforcement learning algorithm that can effectively account for uncertain factors to solve the problem of optimal operation of microgrids in real time. Firstly

the Markov decision process (MDP) is used to model the optimization operation of microgrids

and the real-time reward function is used to replace the objective functions and constraint conditions

and the interaction with the environment is used to find the optimal strategy. Secondly

the uncertain learning environment is modeled with the help of Bayesian neural networks

and then the stochastic process of state transfer is effectively considered in the MDP. Therefore

a double depth expected Q network algorithm is proposed. By considering the randomness of the state transfer

the Q iteration rules of the general deep Q network algorithm are optimized to significantly improve the convergence speed of the algorithm. Finally

a case is used to verify the effectiveness of the proposed model and algorithm.

关键词

Keywords

references

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