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 邓开连 张磊
• 来源期刊: 物联网技术
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2023,（12）
• 所属期刊栏目: 学术研究_智能处理与应用
• 页码范围: 74-78
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2022.12.021

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%.