基于增强深度强化学习的微电网经济调度与机组组合优化研究

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Augmented deep reinforcement learning for the energy management of microgrids considering renewable stochastic parameters

本文针对微电网中机组组合(UC)和经济调度(ED)问题，提出了一种新颖的增强型深度强化学习(DRL)框架。该研究将深度Q网络(DQN)及其变体(DDQN, D2QN, D3QN)与二次规划(QP)相结合，有效解决了传统方法在处理可再生能源不确定性和复杂约束时的局限性。研究结果表明，所提出的QP-DRL混合方法在优化成本和满足运行约束方面显著优于单一DRL算法，为智能电网的实时能量管理提供了高效解决方案。

　　

随着全球能源转型的加速推进，微电网作为整合分布式能源的重要载体，正面临着日益复杂的运行挑战。微电网需要协调调度柴油发电机、太阳能光伏、电池储能系统以及主网交互，同时满足负荷需求并最小化运行成本。传统的机组组合(Unit Commitment, UC)和经济调度(Economic Dispatch, ED)方法在处理高比例可再生能源渗透和多重运行约束时往往显得力不从心，迫切需要智能化的解决方案。

在这一背景下，深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)技术展现出巨大潜力，它能够通过与环境交互自主学习最优决策策略。然而，标准的DRL方法在微电网应用中存在明显局限：离散动作空间导致调度精度不足，难以满足实际运行的连续性要求；单一算法在处理复杂约束时稳定性欠佳；对超参数敏感影响算法鲁棒性。

为了突破这些技术瓶颈，发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上的这项研究提出了一种创新的增强型DRL框架，将深度Q网络及其先进变体与二次规划(Quadratic Programming, QP)优化相结合，为微电网的实时能量管理开辟了新途径。

本研究采用的核心技术方法包括：四类价值迭代型DRL算法（DQN、DDQN、D2QN、D3QN）的比较分析、两阶段QP-DRL混合优化框架、基于澳大利亚国家电力市场(NSW)实际运行数据的验证、以及全面的超参数敏感性分析。研究人员利用澳大利亚能源市场运营商(AEMO)2013-2020年的历史数据构建了真实的测试环境，确保了研究结果的实用价值。

微电网系统建模与问题表述

研究构建了一个包含三台柴油发电机、光伏阵列、电池储能系统(BESS)和主网连接的典型微电网模型。柴油发电机的成本特性采用二次函数表示，考虑了燃料成本、启停成本和运行维护成本。光伏发电功率通过五参数模型计算，考虑了太阳辐照度、环境温度对电池性能的影响。电池储能系统采用线性化退化成本模型，准确反映了充放电过程对电池寿命的影响。

增强DRL框架设计

研究创新性地提出了两阶段优化策略：第一阶段由DRL代理处理离散决策（机组启停状态），第二阶段通过QP优化进行连续决策（功率分配）的精细调整。这种设计巧妙结合了DRL的探索能力和QP的精确求解优势。状态空间包含负荷需求、电价、太阳辐照度和电池SOC四个连续变量，动作空间涵盖8个决策变量，包括机组状态、发电功率、电网购电和电池功率。

算法性能比较与分析

通过对四种DRL算法的系统评估，研究发现D3QN（Dueling Double Deep Q-Network）表现最优，其在价值函数和优势函数的分解设计上具有独特优势，能有效避免Q值过估计问题，在训练稳定性和最终性能方面均优于其他算法。所有算法均采用经验回放和目标网络等稳定训练技术。

约束处理与奖励函数设计

研究采用了惩罚函数法处理各种运行约束，包括机组爬坡率限制、最小启停时间约束、功率平衡约束等。奖励函数设计以总运行成本最小化为目标，同时考虑了约束违反的惩罚项，确保学习策略的实际可行性。

敏感性分析与鲁棒性验证

通过系统性的超参数敏感性分析，研究揭示了不同算法对学习率、折扣因子等关键参数的变化敏感性，为实际应用中的参数调优提供了重要指导。特别是在奖励函数权重配置方面，研究发现了不同惩罚项权重对算法收敛性和解决方案质量的影响规律。

研究结论表明，增强型QP-DRL框架在解决微电网UC-ED问题方面具有显著优势：一方面，DRL部分擅长处理高维状态空间和离散决策问题；另一方面，QP优化保证了连续变量决策的精确性和约束满足。这种混合方法既保持了DRL的适应性和学习能力，又结合了数学规划的理论保证，为复杂能源系统的智能调度提供了可靠解决方案。

该研究的创新价值在于：首次系统比较了四种主流价值迭代DRL算法在微电网调度中的应用性能；提出了实用的QP-DRL混合框架，有效解决了纯DRL方法在连续决策方面的不足；基于真实市场数据的验证确保了方法的实用性。研究成果对推动人工智能技术在智能电网领域的应用具有重要参考意义，特别是在高比例可再生能源接入的背景下，为电网的安全经济运行提供了新的技术路径。

值得注意的是，虽然本研究取得了显著成果，但未来仍有若干方向值得深入探索：如将方法扩展至多微电网协调调度场景、考虑更复杂的网络约束、以及结合预测技术提升对可再生能源不确定性的应对能力等。这些方向的突破将进一步增强DRL技术在能源管理领域的应用价值。