基于深度强化学习的海岛微电网水-能协同优化策略研究

针对离网型微电网资源受限、依赖化石燃料的痛点，美国研究团队创新性地将水系统作为虚拟电池（Virtual Battery），采用强化学习（RL）算法对Shoals Marine Laboratory微电网进行分钟级动态建模与多目标优化。结果显示，RL策略在综合评分上较现状提升7.04%，通过智能调度储能与海水淡化系统，实现了经济性（利润+0.60%）、可持续性（可再生能源利用率+13.4%）与可靠性（停电时间减少6.44%）的协同优化，为海岛资源管理提供新范式。

　　

在远离大陆的海岛地区，微电网（Microgrid）是保障能源供应的生命线，但有限的空间资源和昂贵的储能成本始终是难以逾越的障碍。以美国Shoals Marine Laboratory（SML）为例，这座每年仅运行3个月的海岛研究站，尽管已通过技术改造将能耗降低50%，仍面临柴油发电机占比过高、电池循环寿命受可再生能源波动影响等问题。更棘手的是，传统混合整数规划（MIP）方法难以应对分钟级的水-能耦合动态——当太阳能板在云层掠过时功率骤降，或学生宿舍突然集中用水时，僵化的调度策略可能导致系统崩溃。

为此，由Roozbeh Ghasemi领衔的美国研究团队在《Resources, Conservation and Recycling》发表了一项突破性研究。他们创造性地将海水淡化系统和储水罐转化为"虚拟电池"，通过深度强化学习（Reinforcement Learning, RL）实现水-能系统的协同调度。这种思路的巧妙之处在于：当光伏发电过剩时，RL算法会优先启动海水淡化泵将电能转化为水资源存储；而在用电高峰时段，通过调节水泵运行策略减少电网负荷，相当于用水的势能"充电放电"。实验证明，该策略不仅比人工管理综合效能提升7.04%，更在2021年夏季实际运行中，将柴油消耗量压缩至仅占全年总能耗的9.3%。

关键技术方法
研究团队构建了分钟级精度的过程模型（Process-based Model），整合了光伏阵列、风力涡轮机、柴油发电机和两级水系统（地下水井与反渗透海水淡化装置）。采用拟合值迭代（Fitted Value Iteration）算法训练RL智能体，以利润（美元/kWh）、可持续性（可再生能源占比）和可靠性（停电分钟数）作为三重奖励信号。训练数据来自SML 2018-2021年的实际运行记录，包括每15分钟采集的2.3万组电力数据和1.1万组水位监测值。

研究结果

性能对比：RL、现状与启发式场景
在模拟的90天运行周期中，RL策略展现出全面优势：利润较现状提升0.60%，同时将可再生能源利用率从基线的26.7%提升至40.1%。尤为关键的是，RL智能体自发学会了"时间错配"策略——将60%的电池容量预留至午后光伏发电峰值时段，而传统启发式方法因盲目追求即时可再生能源利用，反而导致电池在清晨就被耗尽。

水系统组件敏感性分析
将海水淡化率从1.5 m³
/h提升至3 m³
/h时，系统综合评分跃升12.7%，这是因为更高的制水能力赋予了"虚拟电池"更大的调节裕度。但将储水罐容积从现有的11.4 m³
扩大至22.7 m³
仅带来0.8%的改进，表明物理存储规模并非瓶颈因素。

结论与展望
该研究首次证明了RL在分钟级水-能微电网优化中的实践价值，其核心创新在于将基础设施的多重功能属性纳入学习框架。相比传统MIP方法需要预先定义所有约束条件，RL通过与环境交互自主发现最优策略，例如在阴雨天气自动切换地下水补给模式。未来若将RL决策空间扩展至发电机启停控制，预计可进一步降低柴油依赖。这项成果不仅为全球3万多个海岛社区提供了可复制的技术模板，其"虚拟电池"理念对城市微电网的储能系统设计同样具有启示意义。