基于态势利导的需求响应自学习优化调度方法

明威宇; 李妍; 程时杰; 龙禹; 徐菁; 王少荣

doi:10.7500/AEPS20210824002

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基于态势利导的需求响应自学习优化调度方法

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于态势利导的需求响应自学习优化调度方法
- Self-learning Optimal Scheduling Method of Demand Response Based on Situation Orientation
- 电力系统自动化 2022年46卷第23期页码：109-116
- 作者机构：
  
  强电磁工程与新技术国家重点实验室，华中科技大学，湖北省武汉市 430074
- 作者简介：
  
  明威宇(1996—)，男，硕士，主要研究方向：配电网规划运行、电力系统分析。E-mail：mwy1566@163.com
  李妍(1971—)，女，通信作者，博士、副教授，硕士生导师，主要研究方向：电力系统运行与控制、配电网规划与评估、主动配电网技术等。E-mail：liyanhust@hust.edu.cn
  程时杰(1945—)，男，教授，博士生导师，中国科学院院士，IEEE Fellow，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用、电力系统运行与控制、超导电力等。E-mail：sjcheng@hust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划智能电网技术与装备重点专项资助项目(2017YFB0902800)
- DOI：10.7500/AEPS20210824002
  中图分类号：
- 收稿：2021-08-24，
  
  修回：2022-04-22，
  
  网络出版：2022-10-18，
  
  纸质出版：2022-12-10
- 稿件说明：
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明威宇,李妍,程时杰等.基于态势利导的需求响应自学习优化调度方法[J].电力系统自动化,2022,46(23):109-116.

MING Weiyu,LI Yan,CHENG Shijie,et al.Self-learning Optimal Scheduling Method of Demand Response Based on Situation Orientation[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(23):109-116.
明威宇,李妍,程时杰等.基于态势利导的需求响应自学习优化调度方法[J].电力系统自动化,2022,46(23):109-116. DOI： 10.7500/AEPS20210824002.

MING Weiyu,LI Yan,CHENG Shijie,et al.Self-learning Optimal Scheduling Method of Demand Response Based on Situation Orientation[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(23):109-116. DOI： 10.7500/AEPS20210824002.

摘要

针对多随机场景下用户可选择需求响应(CCR)的场景组合激增问题，利用深度强化学习算法实现CCR群组的优选及其所包含节点的优化调度。首先，根据CCR优化调度的约束条件与目标函数，分析其数学模型及日调度周期的求解复杂度；然后，基于马尔可夫决策过程将CCR优化调度过程映射至态势感知元组，并基于竞争深度Q网络架构建立态势利导函数，通过多次态势推演，利用小批量梯度下降法对态势利导函数求导，不断反馈更新算法参数，实现决策优化；最后，基于IEEE 33节点算例，通过不同规模的随机样本数量，在随机运行方式下实现了待选CCR群组的优选，并制定相应的优化调度策略。

Abstract

Aiming at the scene combination surge problem of the consumer choice resource (CCR) in multiple stochastic scenarios

this paper uses the deep reinforcement learning algorithm to achieve the optimal selection of CCR groups and the optimal scheduling of the contained nodes. First

according to the constraint conditions and objective function of optimal scheduling for CCR

the mathematical model and the solution complexity of the daily scheduling cycle are analyzed. Then

the optimal scheduling process for CCR is mapped into the situation awareness tuple based on the Markov decision process

and the situation orientation function is established based on the architecture of the dueling deep Q network. Through multiple situation deductions

the situation orientation function is derived by using the small batch gradient descent method

and the algorithm parameters are continuously fed back and updated to realize the decision optimization. Finally

based on the IEEE 33-bus example

by using random number of samples with different sizes

the optimization of the CCR group to be selected is realized in the random operation mode

and the corresponding optimal scheduling strategy is formulated.

关键词

Keywords

references

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