融合傅里叶变换的递减时序卷积方法在光伏与风电功率精准预测中的应用

本文提出了一种面向高比例可再生能源农村配电网的自适应需求侧管理（DSM）框架，创新性地结合多智能体深度强化学习（MADRL）与分布鲁棒优化（DRO），解决了农村电网地理分散性、间歇性发电及社会经济约束等挑战。该框架通过分布式能源（DERs）的智能协同控制，实现了可再生能源利用率提升20%、电压偏差降低15%的显著成效，为乡村低碳能源转型提供了可扩展的解决方案。

　　

亮点

本研究通过整合MADRL与DRO技术，为高可再生能源渗透的农村电网设计了具有自适应能力的DSM框架。智能体通过局部观测学习最优策略，动态协调光伏/风电出力、储能充放电及柔性负荷，显著提升了系统韧性。

文献综述

现有研究表明，农村能源系统因负荷季节性波动和电网薄弱性，亟需动态DSM策略。传统集中式控制难以应对分布式光伏(PV)和风电的随机性，而MADRL的分散决策特性可有效匹配农村电网拓扑特点。

数学模型

构建了考虑电压约束、储能寿命及农户用电偏好的多目标优化模型。其中DRO模块通过Wasserstein距离量化风光出力不确定性，确保在最恶劣场景下仍维持电压合格率>98%。

案例研究

基于湖南某50节点农网的三年实测数据验证显示：

1. 1.

   在灌溉季负荷突变时，MADRL智能体可使电压波动降低15%

2. 2.

   储能系统通过峰谷套利策略使弃风率下降22%

3. 3.

   DRO模块在台风天气下仍保持92%的可再生能源消纳

结论

该框架为乡村振兴中的能源转型提供了新范式——就像给农村电网装上了"智能导航系统"，既能灵活适应田间地头的用电需求，又能稳稳接住每一缕阳光和阵风带来的清洁电力。