【Q 学习算法】微电网网络中高效能源管理的随机博弈框架(Python代码实现)

发布时间：2026-05-12 05:08

物联网技术在能源管理中，如智能电网，能实现电力资源的高效分配和使用。 #生活知识# #科技生活# #科技改变生活# #物联网#

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本文目录如下：

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Python代码、文章下载

1 概述

摘要 — 本文研究了微电网网络中的能源管理问题。微电网能够从可再生资源中产生有限的能源，并负责满足其专属客户的需求。由于可再生资源发电的间歇性以及客户需求的不确定性，每个微电网都必须高效地管理其能源。这包括智能调度客户侧的需求、在有剩余时向邻近微电网出售电力以及在有缺口时购买电力，具体取决于其当前和未来的需求。通常，微电网之间的电力交易以中央电网预先决定的价格进行。在本研究中，我们将需求和电池调度、能源交易以及动态定价（允许微电网根据其当前的电力需求和可再生能源配置来决定交易价格）的问题纳入随机博弈的框架中进行建模。随后，我们提出了一种新颖的方法，利用独立学习者深度Q学习算法来解决这一问题。通过广泛的实证评估，我们证明了我们提出的框架对大多数微电网更有益，并对结果进行了详细分析。

I. 引言

微电网网络是由小型可再生能源资源组成的集合，用于满足当地消费者的需求。它们可以独立运行，也可以通过交易能源与其他微电网合作。使用微电网的主要优势在于其能够分散中央电网的电力分配，从而为能源分配提供更高效的架构，通过针对更小的区域提供服务，微电网在中央电网出现缺口时能够充当可靠的电源。此外，微电网还能减少由于长距离电力传输造成的损失，并且作为一种更具成本效益和环保的替代方案，与传统资源（如污染更严重且以惊人速度枯竭的化石燃料）相比，具有显著优势。微电网的主要任务包括本地发电、储存能源、与其他微电网进行电力交易以及满足当地消费者的需求。

在需求侧，客户有一定量的灵活需求，这些需求可以在一天中特定的给定时间段内的任何时间得到满足。这些负载被安排在它们被分配的时间段内的任何时间都可以完成。例如：如果一台洗衣机在某个家庭中可以在下午2点到6点之间的任何时间运行，那么微电网将能够智能地在这一时间段内的任何时间提供运行洗衣机所需的能源。这些需求被归类为日常生活活动（ADL）。每个微电网都有能力根据峰值需求以及本地能源发电情况来安排这些ADL需求。ADL调度并不会减少电力消耗，它只是有助于在任何时间点减少峰值负荷。

能源交易在分散电力生产以及维持微电网站点的稳定性方面发挥着至关重要的作用。这涉及到以有利的价格在邻近微电网之间买卖电力。本文的主要目的是强调使用动态定价方案（允许微电网根据其决定出售电力的价格）与ADL调度相结合的优势。动态定价方案不仅为微电网提供了根据自身便利（基于其当前状态）选择价格的自主权，还鼓励了它们之间的能源交易。这促进了微电网之间的更多合作，从而降低了对中央电网的依赖，以满足本地能源需求。这反过来又实现了更好的分散化，并且正如我们的结果所显示的那样，与遵循固定定价政策相比，它还帮助各个微电网获得更高的回报。ADL调度不仅有助于减少峰值负荷，还允许微电网智能地推迟某些负荷，同时出售剩余的能源，以优化其获得的整体回报。

关于微电网网络之间能源交易的文献非常丰富。微电网网络中的能源交易问题主要从三个不同的角度进行考虑。在[1]-[3]中，提出了博弈论模型，并对解决方案进行了均衡分析。在[4]-[8]中，能源交易被表述为一个优化问题，并使用了诸如凸规划和线性规划等模型来计算最优解。微电网中能源交易的第三个流行框架是强化学习（RL）。强化学习是一种流行的范式，它为在模型信息未知时计算解决方案提供了学习算法。我们现在讨论一些提出使用强化学习算法来解决微电网之间能源交易问题的研究。在[9]中，提出了一个使用强化学习技术的能源交易博弈。在他们的模型中，每个微电网根据其当前状态配置，计算与邻近微电网交易的能源量，以最大化其回报。然而，在这个模型中，价格是市场价格，并非动态的。在[10]、[11]中，考虑了一个单一微电网的动态定价问题。根据其客户的消费模式，微电网决定出售给客户的电力价格。在[12]中，提出了一个考虑动态定价的微电网网络的新型能源交易模型。然而，该模型并未考虑客户需求的动态调度。深度强化学习算法已成功应用于微电网之间的能源交易[13]、[14]，储能设备管理[15]以及能源管理[16]、[17]的最优解计算中。与我们工作最接近的是[18]，其中提出了一个考虑客户作业调度的微电网网络能源交易模型。我们对该模型进行了大量扩展，包括微电网之间交易的动态定价，并应用了独立学习者深度Q学习算法，该算法在文献[19]中显示出良好的实证性能。

在[20]中，对需求响应的强化学习算法进行了广泛的综述。他们还指出，强化学习算法需要考虑在具有需求依赖动态价格的多智能体场景中的需求响应。我们的工作正是朝着这个方向迈出的一步。

本文的主要贡献如下：

我们构建了一个多智能体强化学习框架，解决了动态定价、电池调度的供应侧管理问题以及ADL作业调度的需求侧管理问题。

据我们所知，我们是第一个使用新颖的DQN方法来解决这两个问题的工作，通过创建两个独立的神经网络（用于处理随机作业调度以及能源交易任务），这两个网络都是同一马尔可夫决策过程的组成部分。

我们通过实验表明，如果微电网采用固定定价政策而不是动态定价政策，其获得的回报将更低，因为后者确保了更好的能源交易参与度。

我们实证地证明了所提出的动态定价设置为大多数参与微电网带来了更多的回报。

基于我们实验的结果，我们还对微电网在各种设置下的行为进行了详细分析。

II. 问题表述

在本节中，我们描述了能够实现能源交易和作业调度的微电网模型。我们的解决方案基于一个包含独立微电网的问题框架，这些微电网通过多条输电线路相互连接，并且存在一个中央电网。每个微电网都有能力本地生产可再生能源，并且还配备了储存能源的电池单元。我们将每天划分为若干个等时长的时间步，以便更好地进行决策过程的细化。在每个时间步，微电网都了解其当前的本地需求、产生的可再生能源、电池中储存的能源量以及当天剩余的ADL需求。根据这些信息，微电网在规律的时间间隔内做出有关其需求和供应管理的决策。

VII. 结论

在本研究中，我们构建了一个涉及微电网网络的随机博弈框架，该框架能够实现能源交易、动态定价和作业调度。为了解决这一问题，我们设计了一种新颖的双网络模型（ ET 和ADL网络），该模型能够同时进行动态定价和需求调度。为了在各种设置下计算最优策略，我们应用了我们提出的算法，并证明了我们提出的动态定价模型为大多数微电网带来了更高的回报。我们相信，这种建模方案可以应用于其他顺序学习任务。

作为未来的工作，我们希望引入一种拍卖机制，以便在微电网之间进行交易，其中买方微电网可以与卖方微电网协商确定的价格。