一种基于强化学习的微电网能量管理算法  

作　　者：张宏涛 吴怡之[1] 邓开连[1] 张磊 

机构地区：[1]东华大学信息科学与技术学院,上海201620

出　　处：《物联网技术》2022年第12期74-78,共5页Internet of things technologies

基　　金：2021年“纺织之光”中国纺织工业联合会高等教育教学改革研究项目:依托学科竞赛与创新创业平台,加强双创建设与智能化发展(2021BKJGLX140);上海市高等教育学会2021年度规划研究课题(重点立项):以学科竞赛为驱动,科研为依托,教学为基石的创新实践体系研究与应用(Z2-10);2021年“纺织之光”中国纺织工业联合会高等教育教学改革研究项目:支撑卓越新工科的混合式模拟电子技术课程建设(2021BKJGLX146);2021年“纺织之光”中国纺织工业联合会高等教育教学改革研究项目:‘互联网+’时代数字化纺织服装技术专业人才《生产实习》课程改革与实践(2021BKJGLX154);东华大学信息科学与技术学院教改项目:学科竞赛大平台(104-08-0241011)。

摘　　要：文中建立了一个包括可再生能源发电机和公用电网双边能量流动的微电网模型,能源交易利润和电网运营成本之间的权衡制定为联合优化问题,并进一步将其转化为马尔可夫决策问题。该文提出了一种在线微电网能源调度算法,旨在最大限度提高系统在能源交易中的运营利润,并保证电力系统的运行安全;为解决电价和需求的不确定性,该算法使用基于强化学习的Q学习算法来学习最优的能量调度策略。数值仿真表明,与基线算法相比,该算法可以将系统运营利润提高10.54%。

关 键 词：强化学习 能量管理 能量储存 电力系统 联合优化 马尔可夫决策 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]