地中海地区净零能耗社区中建筑一体化光伏技术的全生命周期成本、能源与环境效益分析

本文提出了一种面向高可再生能源渗透的农村配电网自适应需求侧管理（DSM）框架，创新性地融合多智能体深度强化学习（MADR L）与分布鲁棒优化（DRO）技术，实现了在不确定条件下的分散式自适应决策。该框架显著提升可再生能源利用率（+20%）、改善电压稳定性（电压偏差降低15%），为农村低碳能源系统提供了可扩展的解决方案。

　　

文献综述

可再生能源在电力系统中日益深入的融合，迫切需要能源管理策略的范式转变，特别是在农村配电网领域。本节回顾了关于需求侧管理（DSM）、多智能体深度强化学习（MADRL）及其在可再生能源整合中应用的现有文献，特别聚焦于农村能源系统。讨论强调了当前研究中的空白，并将本研究定位为该领域的新颖贡献。可再生能源的激增...

数学建模

数学建模部分提供了一个全面框架，以囊括农村电网优化的复杂性，应对高可再生能源渗透和农村特有运行动态带来的独特挑战。本节详细阐述了支撑优化过程的目标函数和约束条件，整合了关键因素如可再生资源波动性、负荷灵活性、储能动态以及社会经济考量...

案例研究

本文采用的案例研究使用精心策划的数据集，旨在测试和验证集成生成对抗网络（GAN）与鲁棒优化框架。为生成真实多样的场景，数据集包含来自一个区域电网（含50个节点，代表太阳能、风能、水力和热力发电来源的混合）的三年（2019–2021年）每小时数据。每个节点的数据包括负荷需求、发电容量、运行...

结论

本研究通过提出一种新颖的自适应需求侧管理（DSM）框架，解决了管理高可再生能源渗透的农村配电网的独特挑战。该框架整合了多智能体深度强化学习（MADRL）与分布鲁棒优化（DRO），提供了一种分散式、自适应且鲁棒的能源管理策略，专为农村能源系统的独特特征量身定制。通过全面的数学建模，所提出的框架捕捉了关键的农村特有约束，包括社会经济...