考虑电池退化情况的最佳微电网运行策略——基于世界模型的强化学习方法

《Journal of Energy Storage》：Optimal microgrid operation considering accurate battery degradation—World model-based reinforcement learning approach

本研究提出基于世界模型的强化学习框架，整合光伏发电预测、需求预测和电池退化模型，优化微电网的能源调度，降低运营成本0.3%-25.3%。摘要使用GRU模型和Markov退化模型，通过校园微电网仿真验证了预测精度和决策效率的提升。

　　在当前能源转型和可持续发展的背景下，微电网系统正成为提升能源利用效率、降低运营成本的重要手段。微电网不仅能够整合分布式可再生能源，如光伏（PV）系统，还能结合储能系统（ESS）实现能源的灵活调度和管理。这种结合使得微电网在面对电力需求波动、能源供应不稳定等复杂因素时，具备更强的适应能力和经济性。然而，如何在实际操作中实现这些优势，仍然是一个具有挑战性的课题。

随着人工智能和机器学习技术的发展，强化学习（Reinforcement Learning, RL）逐渐成为优化微电网系统的一种有效方法。RL能够通过与环境的交互，学习最优的决策策略，从而在不确定性较强的场景下实现稳定的系统运行。特别是在微电网中，由于光伏输出和电力需求都具有显著的时间依赖性和波动性，传统的数学优化方法往往难以应对。因此，将RL引入微电网系统，能够提供一种更加灵活和智能的优化方案。

本研究提出了一种基于World Model框架的强化学习方法，用于优化光伏-储能（PV-ESS）微电网系统的运行。World Model是一种结合预测模型与控制策略的RL方法，它能够通过模拟未来的系统状态，帮助智能体做出更加合理的决策。这种模型不仅能够提高预测的准确性，还能增强对不确定性的应对能力。通过引入World Model，我们能够在不依赖精确未来信息的前提下，实现对系统动态的高效学习和优化。

在实际应用中，微电网系统的优化需要考虑多个关键因素。首先，准确的预测模型是实现高效调度的基础。由于光伏系统的输出受到太阳辐射、温度等多种环境因素的影响，其预测难度较高。因此，我们采用了结合注意力机制和门控循环单元（GRU）的预测模型，以提高光伏输出和电力需求预测的准确性。该模型不仅能够利用历史数据，还能够结合未来天气预测数据，从而更全面地反映系统的动态变化。

其次，电池的退化成本是影响微电网经济性的重要因素。虽然储能系统能够通过存储和转移电能来降低电力成本，但其使用寿命会受到频繁充放电的影响。因此，在优化过程中，必须考虑电池的退化成本，以确保系统的长期经济可行性。我们采用了基于马尔可夫模型的电池退化模型，该模型能够综合考虑电池的荷电状态（SoC）和放电深度（DoD），从而更准确地反映电池的非线性退化过程。与传统的线性退化模型相比，马尔可夫模型能够在不依赖完整操作历史的情况下，实现对电池状态的实时评估。

最后，优化方法的选择对微电网系统的性能具有决定性影响。传统的优化方法，如线性规划（LP）和二次规划（QP），通常假设对未来信息有完全的了解，这在实际运行中是不现实的。而模型预测控制（MPC）虽然能够处理实时调度问题，但仍然依赖于对未来数据的准确预测，这在面对不确定性时可能会导致决策偏差。相比之下，强化学习能够在没有精确未来信息的情况下，通过不断试错和学习，形成适应性强的决策策略。因此，将强化学习与World Model相结合，能够有效提升微电网系统的运行效率和经济性。

本研究的创新点在于，我们不仅提出了一个结合高精度预测模型的强化学习框架，还整合了电池退化模型，以确保在优化过程中能够全面考虑系统的经济性和可持续性。此外，我们还通过在大学校园环境中进行模拟实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果显示，与传统的优化方法相比，我们的方法在不同测试案例中实现了显著的成本节约，范围从0.3%到25.3%不等。这表明，基于World Model的强化学习方法在实际应用中具有较强的竞争力和可行性。

在系统架构方面，我们构建了一个包含光伏系统、储能系统、电力消费者和电力供应商的微电网模型。该模型基于韩国科学技术院（SeoulTech）校园的实际微电网结构，模拟了系统的运行环境。我们设计了一个能够智能控制PV-ESS系统的强化学习代理，该代理能够根据实时数据和预测信息，动态调整系统的运行策略。通过这一架构，我们能够实现对系统运行的全面优化，提高能源利用效率，降低运营成本。

为了进一步提升预测的准确性，我们采用了周期性编码技术，以反映时间信息的周期性特征。这种方法能够捕捉不同时间尺度上的周期性变化，如月、日、小时等，从而提高模型对电力需求波动的适应能力。此外，我们还使用了基于GRU的神经网络模型，该模型能够学习序列数据中的长期依赖关系，从而提高对电力需求的预测精度。

在实际应用中，我们通过在大学校园环境中进行模拟实验，验证了所提出方法的可行性。实验结果显示，与传统优化方法相比，我们的方法在不同测试案例中实现了显著的成本节约。这表明，基于World Model的强化学习方法不仅能够有效应对微电网系统的不确定性，还能在实际运行中提高系统的经济性和稳定性。

综上所述，本研究提出了一种基于World Model的强化学习框架，用于优化光伏-储能微电网系统的运行。该框架结合了高精度的预测模型和全面的电池退化模型，能够有效应对系统的不确定性，提高能源利用效率，降低运营成本。通过在实际校园环境中进行模拟实验，我们验证了该方法的有效性，并展示了其在不同测试案例中的成本节约效果。这一研究为未来微电网系统的优化提供了新的思路和技术支持，具有重要的理论和实践意义。