基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述

冯斌; 胡轶婕; 黄刚; 姜威; 徐华廷; 郭创新

doi:10.7500/AEPS20220228002

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基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述

综述 | 更新时间：2025-06-16

- 基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述
- Review on Optimization Methods for New Power System Dispatch Based on Deep Reinforcement Learning
- 电力系统自动化 2023年47卷第17期页码：187-199
- 作者机构：
  
  1.浙江大学电气工程学院，浙江省杭州市 310027
  2.之江实验室，浙江省杭州市 311121
- 作者简介：
  
  冯斌(1997—)，男，博士研究生，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用。E-mail：fengbinhz@zju.edu.cn
  胡轶婕(2000—)，女，博士研究生，主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用。E-mail：huyijie12210071@zju.edu.cn
  黄刚(1991—)，男，博士，副研究员，主要研究方向：机器学习、运筹优化等算法及其在网络化系统中的应用。E-mail：huanggang@zju.edu.cn
  郭创新(1969—)，男，通信作者，博士，教授，主要研究方向：智能电网风险评估与调度决策、综合能源系统规划运行。E-mail：guochuangxin@zju.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(U22B2098);浙江省自然科学基金资助项目(LQ20E070002);国家留学基金资助项目(202106320157);B22］乔骥，王新迎，张擎，等.基于柔性行动器-评判器深度强化学习的电-气综合能源系统优化调度［J］.中国电机工程学报,2021,41（3）：819-833;QIAO Ji, WANG Xinying, ZHANG Qing, et al. Optimal dispatch of integrated electricity-gas system with soft actor-critic deep reinforcement learning［J］. Proceedings of the CSEE, 2021, 41（3）： 819-833;B39］巨云涛，陈希.基于双层多智能体强化学习的微网群分布式有功无功协调优化调度［J］.中国电机工程学报,2022,42（23）：8534-8548;JU Yuntao, CHEN Xi. Distributed active and reactive power coordinated optimal scheduling of networked microgrids based on two-layer multi-agent reinforcement learning［J］. Proceedings of the CSEE, 2022, 42（23）： 8534-8548
- DOI：10.7500/AEPS20220228002
  中图分类号：
- 收稿：2022-02-28，
  
  修回：2022-04-28，
  
  网络出版：2023-04-03，
  
  纸质出版：2023-09-10
- 稿件说明：
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冯斌,胡轶婕,黄刚等.基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述[J].电力系统自动化,2023,47(17):187-199.

FENG Bin,HU Yijie,HUANG Gang,et al.Review on Optimization Methods for New Power System Dispatch Based on Deep Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(17):187-199.
冯斌,胡轶婕,黄刚等.基于深度强化学习的新型电力系统调度优化方法综述[J].电力系统自动化,2023,47(17):187-199. DOI： 10.7500/AEPS20220228002.

FENG Bin,HU Yijie,HUANG Gang,et al.Review on Optimization Methods for New Power System Dispatch Based on Deep Reinforcement Learning[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(17):187-199. DOI： 10.7500/AEPS20220228002.

摘要

随着新能源并网规模不断扩大，能源形式更加灵活多变，电力系统调度运行面临新的挑战。随着系统复杂度和不确定性增加，传统基于物理模型的优化方法难以建立精确的模型进行实时快速求解，而深度强化学习（DRL）可以从历史经验中自适应地学习调度策略并实时决策，避免了复杂的建模过程，以数据驱动的方式应对更高的不确定性和复杂度。文中首先介绍了新型电力系统调度运行问题；然后，介绍了DRL原理及其分类算法；接着，分析了各类DRL算法在求解新型电力系统调度决策问题时的优势与劣势；最后，对需进一步研究的方向进行了展望。

Abstract

With the continuous expansion of renewable energy integration scale

energy forms become more flexible and diverse

which presents new challenges to the dispatch operation of power systems. As the complexity and uncertainty of the system increase

the traditional optimization methods based on physical models are difficult to establish the accurate models for real-time and rapid solutions. In contrast

the deep reinforcement learning (DRL) can adaptively learn the scheduling strategies and make real-time decisions from historical experiences

avoiding the complex modeling process and coping with higher uncertainty and complexity in a data-driven manner. In this paper

the dispatch operation problems of new power systems are firstly introduced

then the principles and classification of DRL are described

and the advantages and disadvantages of various DRL methods to solve the dispatch decision problems of new power systems are analyzed. Finally

the trends that need further research are prospected.

关键词

Keywords

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