AutoGrid AI: Deep Reinforcement Learning Framework for Autonomous Microgrid Management

📄 arXiv: 2509.03666v1 📥 PDF

作者: Kenny Guo, Nicholas Eckhert, Krish Chhajer, Luthira Abeykoon, Lorne Schell

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-03

备注: IEEE (International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE)) 2025, 6 pages

💡 一句话要点

提出基于深度强化学习的微电网自治管理框架，优化能源调度。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 微电网管理 深度强化学习 近端策略优化 Transformer 能源调度

📋 核心要点

  1. 现有微电网管理方法在应对可再生能源波动性和优化能源调度方面存在不足。
  2. 利用Transformer预测可再生能源发电量，结合PPO智能体进行决策，实现微电网自治管理。
  3. 实验表明，该框架在能源效率和运营弹性方面优于传统方法，推动智能电网发展。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于深度强化学习的微电网自治管理框架，专为偏远社区设计。该框架利用深度强化学习和时间序列预测模型，优化微电网的能源调度策略，以最小化成本并最大化太阳能和风能等可再生能源的利用率。该方法集成了Transformer架构用于可再生能源发电量的预测，以及近端策略优化（PPO）智能体，用于在模拟环境中做出决策。实验结果表明，与传统的基于规则的方法相比，在能源效率和运营弹性方面都有显著提高。这项工作有助于推进智能电网技术，以实现零碳能源系统。最后，我们提供了一个开源框架，用于模拟多个微电网环境。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决偏远社区微电网的能源管理问题。现有基于规则的方法难以适应可再生能源发电的不确定性，导致能源效率低下和运营成本高昂。因此，需要一种能够根据实时数据动态优化能源调度策略的自治管理系统。

核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）来训练一个智能体，使其能够根据微电网的当前状态（包括可再生能源发电量、负载需求等）做出最优的能源调度决策。通过不断与模拟环境交互，智能体学习到如何在最小化成本的同时最大化可再生能源的利用率。

技术框架：该框架主要包含两个模块：可再生能源发电量预测模块和DRL决策模块。首先，利用Transformer架构对太阳能和风能等可再生能源的发电量进行时间序列预测。然后，将预测结果输入到PPO智能体中，智能体根据当前状态和预测信息，选择最优的能源调度动作（例如，调整发电机功率、储能系统充放电等）。该动作作用于模拟的微电网环境，并获得奖励信号，用于更新智能体的策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将Transformer架构和PPO算法相结合，用于微电网的自治管理。Transformer擅长处理时间序列数据，能够准确预测可再生能源发电量，为DRL决策提供可靠的信息。PPO算法是一种稳定且高效的DRL算法，能够训练出鲁棒的能源调度策略。

关键设计：Transformer模型的具体结构（层数、注意力头数等）需要根据实际数据进行调整。PPO智能体的奖励函数设计至关重要，需要综合考虑成本、可再生能源利用率、电网稳定性等因素。状态空间需要包含微电网的关键信息，例如可再生能源发电量、负载需求、储能状态等。动作空间需要定义可控的能源调度操作，例如发电机功率调整范围、储能系统充放电速率等。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在能源效率和运营弹性方面均优于传统的基于规则的方法。具体性能数据未知，但摘要强调了“显著提高”。该框架提供了一个开源的微电网模拟环境，方便其他研究者进行算法验证和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于偏远地区微电网的自治管理，降低运营成本，提高能源利用效率，促进可再生能源的普及。此外，该框架也可扩展到城市智能电网，优化能源分配，提高电网的稳定性和可靠性。该研究为构建零碳能源系统提供了新的技术途径。

📄 摘要（原文）

We present a deep reinforcement learning-based framework for autonomous microgrid management. tailored for remote communities. Using deep reinforcement learning and time-series forecasting models, we optimize microgrid energy dispatch strategies to minimize costs and maximize the utilization of renewable energy sources such as solar and wind. Our approach integrates the transformer architecture for forecasting of renewable generation and a proximal-policy optimization (PPO) agent to make decisions in a simulated environment. Our experimental results demonstrate significant improvements in both energy efficiency and operational resilience when compared to traditional rule-based methods. This work contributes to advancing smart-grid technologies in pursuit of zero-carbon energy systems. We finally provide an open-source framework for simulating several microgrid environments.