基于TD3强化学习的住宅产消者光伏储能系统电费优化策略研究

为解决住宅光伏(PV)与电池储能系统(BESS)在动态电价下的电费优化难题，研究人员采用Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)算法，结合LSTM网络捕捉时序特征，提出连续动作空间的强化学习策略。实验基于爱尔兰真实数据，结果显示该方法较纯光伏方案降低月电费30%，较基准策略提升21%，为高波动性光伏环境下的能源管理提供了创新解决方案。

　　

随着全球迈向2050年净零排放(NZE)目标，住宅能源系统的智能化管理成为关键。爱尔兰等光伏发电高波动性地区，传统电费优化方法难以应对电价波动和天气不确定性。现有研究多采用离散动作空间的强化学习(RL)，存在控制精度不足的问题。为此，Javier Cardo-Miota等研究者提出基于Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)的连续动作空间优化策略，通过整合LSTM网络捕捉光伏发电与用电需求的时序特征，实现电池充放电的精细化控制。

研究采用爱尔兰真实光伏数据构建马尔可夫决策过程(MDP)环境，对比TD3与Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)的性能。结果显示，TD3在月电费成本上较纯光伏方案降低30%，较基准策略提升21%，且训练稳定性显著优于DDPG。这为高波动性可再生能源地区的能源管理提供了新思路。

关键技术方法

1. 建立包含PV、BESS和电网交互的MDP模型，定义状态空间（电价、储能状态、光伏发电量等）、动作空间（连续充放电功率）和奖励函数（电费成本）；
2. 采用TD3算法框架，通过双Critic网络和延迟策略更新解决Q值高估问题；
3. 在Actor-Critic网络中嵌入LSTM层，提取历史数据的时序特征；
4. 基于爱尔兰真实光伏与用电数据训练，采用三时段电价方案验证性能。

研究结果
Reinforcement learning background
阐明TD3作为Actor-Critic算法的优势，其连续动作空间设计克服了传统??Greedy策略的离散化误差。

Problem formulation
构建的MDP环境包含7维状态变量和3维动作变量，通过约束条件确保BESS充放电符合物理限制。

Based real data simulation and results
实验显示TD3在夏季光伏高峰期的策略性放电使电费降低34%，冬季仍保持26%的降幅，且训练曲线波动较DDPG减少58%。

Conclusion
该研究首次在高波动性光伏环境中验证TD3的优越性，LSTM的引入使策略对天气突变的适应速度提升40%。

意义与展望
该成果为住宅光储系统提供了可扩展的智能决策框架，其方法可延伸至多能源市场参与场景。未来研究可探索多智能体协同优化，进一步降低储能投资回收期。论文的创新性得到《Mathematics and Computers in Simulation》认可，为能源信息学交叉领域树立了新范式。