基于深度强化学习的微电网多目标优化控制：动态效率与非线性电池退化建模的统一数据驱动方法

为解决微电网系统中可再生能源(RES)和储能系统(ESS)集成带来的多目标优化难题，研究人员提出了一种深度强化学习(DRL)框架，通过设计直接控制响应的奖励函数、统一数据驱动控制方案及动态电池效率模型，实现了对运营成本、碳排放、峰值负荷和电池退化的协同优化。仿真显示，该方法在美国微电网案例中年度奖励提升139.33%，为清洁能源系统的智能调控提供了新范式。

　　

随着全球能源转型加速，微电网作为整合可再生能源(RES)和储能系统(ESS)的关键载体，面临运营成本、碳排放、电网稳定性与设备寿命的多重挑战。传统控制方法难以应对RES的间歇性和需求不确定性，而现有强化学习方案在电池建模精度和学习效率上存在局限。针对这一痛点，国内研究人员在《Knowledge-Based Systems》发表研究，提出了一种融合动态效率与非线性退化模型的深度强化学习(DRL)框架。

研究团队采用Double Dueling Deep Q-Network (D³
QN)算法，结合混合历史与预测数据的统一控制方案(HB)。关键技术包括：1) 基于等效电路模型的动态充放电效率计算(η_t
^c
/η_t
^dc
)；2) 雨流计数法的非线性电池退化建模；3) 包含运营成本差(OC_t
^aft
-OC_t
^bef
)、碳效益(CB_t
)等四维目标的直接响应奖励函数。

2.1 功率供需平衡
通过定义未满足功率P_u,t
=P_r,t
-P_d,t
，建立电池动作P_b,t
与电网交互P_g,t
的量化关系，推导出不同RES供需场景下的最优动作策略。

2.2 动态效率电池模型
突破传统固定效率假设，建立包含扩散阻抗(R_t
^tl
)、电荷转移阻抗(R_t
^ts
)的三电阻模型，通过开路电压V_t
^oc
=a₀
e^-a₁
S_b,t

+a₃
S_b,t
等非线性方程，实现SOC-效率的动态映射。

2.3 非线性退化模型
采用半经验公式E^ep-1
=(100-e₀
cy+e₁
cy²
)/100·E_b
^c
，结合局部线性化的降解系数α_d
^ep
，量化不同充放电循环对电池寿命的影响。

4.1 统一控制方案
创新性融合过去T₁
时段观测值与未来T₂
时段预测数据，构建混合状态空间，在预测准确率波动时仍保持稳健性能。

4.2 直接响应奖励
通过市场利润MP_t
=α(OC_t
^aft
-OC_t
^bef
)、碳效益CB_t
=λ(CE_t
^aft
-CE_t
^bef
)等四项指标的线性组合，建立动作-目标的显式关联，使学习效率提升40%以上。

研究证实，该框架在美国微电网案例中实现年度奖励125.45%-139.33%的提升，且挪威微电网验证了泛化能力。其重要意义在于：1) 首次将动态电池效率与DRL结合，解决了传统模型精度不足的问题；2) 统一控制方案突破了单一数据驱动的局限；3) 直接响应机制为多目标优化提供了可解释性框架。这项工作为智慧能源系统的实时决策提供了兼具理论创新与工程实用价值的方法论。