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    基于深度強化學習的智能微電網優化控制策略研究

    張自東  
    【摘要】:隨著智能電網、能源互聯網、泛在電力物聯網的快速發展,大量分布式可再生能源發電接入電網,電力市場逐步開放,測量單元獲取的數據量快速增長,電力系統對安全、可靠、經濟、高效、智能、環境友好的運行控制要求也逐步提高。傳統方法在此背景下面臨一定的挑戰,能夠處理更高維數據、具有自適應學習能力、可以處理更復雜場景、能夠實時在線運行等是電力系統發展的要求。深度強化學習是一種新興的人工智能方法,融合了深度學習的感知能力和強化學習的決策能力,能夠通過端對端的訓練和學習實現從輸入到輸出的優化控制,能夠感知高維度數據,進行實時反饋和調控,同時具有很強的通用性,同時在很多領域已經取得了成功。深度強化學習同樣適用于電力系統,包括微電網中的優化控制問題。本文首先研究了微電網中復合能量管理問題和考慮需求響應的分層電力市場交易問題,分析了問題的主要特征,建立了較為詳細的問題模型,說明了其中需要解決的優化控制問題。進而研究了深度強化學習中的深度Q網絡(Deep Q-Network,DQN)和深度確定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法,分析了算法的數學原理、邏輯結構和適用場合,并在復合能量管理問題和分層電力市場交易問題上取得了理想的結果。通過實踐,說明了深度強化學習方法在微電網優化控制問題中的有效性、適應性和穩定性,也說明了人工智能與電力系統結合的可能性。另外,通過與經典博弈論方法的對比,說明了深度強化學習能夠提取高維數據特征,并根據實時反饋進行決策,具有更好的動態性能,也避免了傳統模型方法的一些不足。


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