【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

****🏆博主优势：🌞🌞🌞**博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️**座右铭：**行百里者，半于九十。

📋📋📋**本文目录如下：**🎁🎁🎁

💥1 概述

文献来源：

根据微电网或微能源网是否与主电网相连接，可将其分为并网型和独立型 2 种。本文以并网型微能源网为研究对象，研究其并网运行的能量管理与优化问题。目前，针对微能源网的能量管理，从算法上来讲，多结合最优化算法或者启发式算法进行。文献[3]建立了微网混合整数非线性模型，通过将其分解为组合问题和最优潮流问题，避免直接求解混合整数非线性问题，加快了寻优速度。文献[4]通过概率约束对旋转备用储能的不确定性进行建模，提出了一种使用机会约束规划来最小化微网运营成本的最优调度方法。文献[5]在考虑可再生能源随机性和用户满意度的情况下，热电解耦的同时通过基于概率约束规划法优化，使运行成本最低。文献[6]提出一种基于记忆机制的遗传算法，对微网运行成本最小化问题进行求解。文献[7]提出了一种新的混合粒子群优化算法对含有可再生能源的微电网进行优化。文献[8]在考虑符合满意度的基础上，利用 NSGA-II 算法对微电网运行进行多目标优化。文献[9]基于 Stone-Geary 函数和双向拍卖机制构建了智慧能源系统能量优化模型，给出了通过收敛判定域引导的全局随机寻优与区域定向寻优策略。最优化算法的计算效率较高，但是其在处理非线性、非凸或非连续问题时难以逃出局部最优。启发式算法可以在给定的条件下求得相应的最优解或 Pareto 前沿，但限制多，计算耗时长且算法泛化学习能力不足。

关键词：微能源网；能量管理；深度强化学习；Q-learning；DQN

这种基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化方法，不仅可以有效地预测微能源网的负荷需求和可再生能源的功率输出，还能够根据环境信息和分时电价进行智能化的能量调度。通过深度 Q 网络（DQN）的学习，系统可以不断优化能量管理策略，以最大程度地利用可再生能源并降低能源浪费。这种模型无关的智能算法还可以适应不同类型的微能源网，为各种规模和结构的能源系统提供定制化的能量管理方案。因此，这种创新的解决方案为可再生能源的接入和利用开辟了全新的可能性，有望推动微能源网的智能化发展，促进可再生能源在能源领域的更广泛应用。

强化学习是指从环境状态到动作策略集的学习，以使得动作从环境中获得的累计奖励最大，学

习的过程，如图 3 所示。本质上，智能体与环境的互动是一种马尔科夫决策过程(markov decision

process，MDP)。MDP 一般由一个四元组(S, A, R, ) 定义，其中：

在传统的 Q 学习算法中，由于维数灾难，强化学习难以解决大规模MDP问题或连续空间MDP问

题。因此，价值函数近似方法被提出以解决这一问题。

一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求

微能源网（Multi-Energy Microgrid, MEMG）是一种集成分布式电源（如光伏、风电）、储能系统、可控负荷及多能源转换设备的区域性综合能源系统。其能量管理的核心目标是通过智能化调度，实现能源高效利用、经济性优化与环境友好性。根据资料，微能源网能量管理系统（MEMS）需具备以下功能：

多能源协调调度：实时平衡可再生能源出力波动与负荷需求，优先消纳清洁能源。
储能优化：通过充放电策略优化储能设备寿命与经济性，例如利用电价波动进行峰谷套利。
动态功率平衡：在并网与孤岛模式切换时维持电压/频率稳定，并实现黑启动能力。
多目标优化：综合考虑运行成本、碳排放、设备损耗等多目标，形成帕累托最优解。

二、深度强化学习（DRL）在微能源网中的应用优势

相较于传统优化方法（如线性规划、动态规划），DRL的优势主要体现在：

无模型依赖性：无需精确数学建模即可处理复杂动态环境，尤其适用于可再生能源出力与负荷需求的高不确定性场景。
高维状态空间处理：通过深度神经网络（DNN）拟合值函数或策略，有效解决传统方法面临的“维度灾难”问题，例如同时优化电、热、气多能源流。
实时决策能力：基于在线交互学习机制，可在秒级时间尺度内响应动态变化，满足微能源网的实时调度需求。
多智能体协同：通过联邦学习、多智能体架构（如MADRL）实现分布式能源的隐私保护与协同优化。

三、关键技术挑战

可再生能源与负荷的不确定性：光伏、风电的间歇性及用户行为的随机性导致预测误差，需通过概率建模或鲁棒优化增强策略鲁棒性。
多能源耦合复杂性：电-热-气等多能流耦合关系非线性强，需设计多时间尺度协同优化框架以平衡长期规划与短期调度。
实时性与计算效率的平衡：复杂优化问题需在数分钟内求解，传统DRL算法（如DDPG）训练时间较长，需结合迁移学习或模仿学习加速收敛。
数据隐私与通信安全：多主体协同优化时需防范数据泄露与网络攻击，联邦学习与区块链技术是潜在解决方案。

四、现有基于DRL的优化策略案例

DDPG在氢能耦合系统中的应用：针对风光制氢系统，采用深度确定性策略梯度算法（DDPG）优化储氢装置与燃料电池的协同调度，提升系统经济性与稳定性。
多智能体协同优化（MADRL） ：在配-微网协同场景中，通过集中训练分散执行框架，实现多微电网群的实时成本优化，同时保护各主体数据隐私。
改进PPO算法：针对混合储能系统充放电控制问题，引入熵约束改进近端策略优化（PPO），平衡算法探索与开发能力，有效平抑微源出力波动。
生成对抗模仿学习（GAIL） ：通过模仿专家策略减少DRL训练时间，结合判别器网络生成自适应奖励函数，提升综合能源系统调度效率。

五、相关研究文档的典型结构与撰写规范

根据学术论文与标准规范，研究文档应包含以下核心部分：

摘要与关键词：概述研究问题、方法、创新点与结论，关键词需涵盖“微能源网”“深度强化学习”“多目标优化”等。
引言：明确微能源网能量管理的挑战，指出现有方法局限性，提出DRL的应用价值。
方法论：
- 问题建模：定义状态空间（如能源出力、负荷需求、储能SOC）、动作空间（调度指令）、奖励函数（经济性、环保性指标）。
- 算法设计：说明DRL算法选择（如DDPG、SAC）及改进策略（如联邦学习、注意力机制）。
实验与结果：
- 仿真环境：基于实际微能源网数据或标准测试系统（如IEEE 33节点）构建仿真平台。
- 对比分析：与传统方法（如混合整数规划）及其他DRL算法对比，验证策略的有效性（如成本降低10%、收敛速度提升52%）。
讨论与展望：分析算法局限性（如样本依赖性）、提出未来方向（如数字孪生技术融合、跨区域能源交易机制）。

六、结论与未来方向

深度强化学习为微能源网能量管理提供了高适应性解决方案，但其实际落地仍需突破算法效率、可解释性及多主体协同等瓶颈。未来研究可聚焦：

轻量化DRL算法：结合边缘计算减少云端依赖，实现边缘侧实时决策。
跨领域技术融合：将DRL与数字孪生、区块链结合，构建可信、透明的能源管理生态。
政策与市场驱动：探索DRL在电力市场竞价、碳交易等场景中的应用，推动微能源网商业化运营。

通过上述策略，DRL有望成为微能源网智能化升级的核心驱动力，助力“双碳”目标实现。

📚 2 运行结果

2.1 有/无策略奖励

2.2 训练结果1

2.2 训练结果2

部分代码：

class NetEnvironment: def init(self, phi): self.eta_MT = 0.3 # 联供发电单元的发电效率 self.eta_HR = 0.73 # 余热回收锅炉的换热效率 self.eta_HX = 0.9 # 换热装置的换热效率 self.eta_SB = 0.9 # 燃气锅炉的效率 self.eta_EC = 4 # 电制冷机的性能系数

    self.eta_BC = 0.2  # 电储能的最大充电率
    self.eta_BD = 0.4  # 电储能的最大放电率
    self.eta_B_max = 0.9  # 电储能的最大储能系数
    self.eta_B_min = 0.2  # 电储能的最小储能系数

    self.P_WT_max = 30  # 风机最大功率
    self.P_PV_max = 35  # 光伏最大功率

    self.P_PV = get_P_PV()  # 光伏的功率输出
    self.P_WT = get_P_WT()  # 风机的功率输出
    self.L_e = get_L_e()  # 电负荷
    self.L_h = get_L_h()  # 热负荷
    self.L_c = get_L_c()  # 冷负荷
    self.price = get_price()  # 电价

    self.P_MT_action = [0, 15, 30, 45, 60]  # 联合发电单元功率(0-60)
    self.P_g_action = [0, 16, 32, 48, 64, 80]  # 电网流入微能源网的电功率
    self.P_B_action = [-40, -20, 0, 20, 40, 60, 80]  # 蓄电池充放电功率
    self.action_space = []
    self.W_B = 200  # 蓄电池的最大容量
    self.c_f = 3.45  # 天然气的单位价格
    self.q_ng = 9.7  # 天然气的低热值(kW h)/m3
    self.Q_SB_max = 100  # 联供发电单元输出的最大热功率
    self.Q_HR_max = 120  # 余热回收锅炉输出的最大热功率
    self.P_M_t_1 = 30
    self.c_p = 0.9  # 单位差额电量的惩罚
    self.observation = [self.P_PV[0], self.P_WT[0], self.L_e[0], self.L_h[0], self.L_c[0], self.price[0],
                        phi]  # 光伏发电，风力发电、电负荷、热负荷、电负荷、电价、电储能的荷电状态

🎉3 参考文献**

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]刘俊峰,陈剑龙,王晓生等.基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究[J].电网技术,2020,44(10):3794-3803.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2020.0144

[2]陈剑龙.基于深度强化学习的微能源网能量管理策略研究[D].华南理工大学,2020.DOI:10.27151/d.cnki.ghnlu.2020.003401

🌈**4 Python 代码、数据、文章

《【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）》是转载文章，点击查看原文。