A Holistic Power Optimization Approach for Microgrid Control Based on Deep Reinforcement Learning
作者: Fulong Yao, Wanqing Zhao, Matthew Forshaw, Yang Song
分类: eess.SY
发布日期: 2024-03-01 (更新: 2024-11-02)
💡 一句话要点
提出基于深度强化学习的微电网控制全局优化方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 微电网 深度强化学习 能源管理 可再生能源 优化控制 马尔可夫决策过程 双重对抗深度Q网络
📋 核心要点
- 现有微电网控制方法缺乏整体视角，难以综合考虑环境、基础设施和经济等多重因素。
- 提出基于深度强化学习的全局优化方法，设计了预测型和非预测型控制方案，构建了马尔可夫决策过程。
- 通过仿真实验，验证了所提方法在市场利润、碳排放等方面的显著提升，展示了两种控制方案的适用场景。
📝 摘要（中文）
全球能源格局正朝着脱碳、可持续和成本效益的方向转型。在这一过程中，集成可再生能源和储能系统的微电网成为关键组成部分。然而，现有的优化控制方法缺乏对多重环境、基础设施和经济因素的整体视角，同时也未能有效应对供需的不确定性。本文提出了一种基于深度强化学习的全局数据驱动电力优化方法，考虑了脱碳、可持续性和成本效益的多重需求。通过设计预测型和非预测型控制方案，构建了马尔可夫决策过程，并设计了多变量目标函数以优化微电网的市场利润、碳排放、峰值负荷和电池衰减。最后，通过广泛的仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决微电网控制中对多重环境、基础设施和经济因素缺乏整体考虑的问题，现有方法未能有效应对供需的不确定性。
核心思路：提出了一种基于深度强化学习的全局数据驱动电力优化方法，通过设计预测型和非预测型控制方案，利用马尔可夫决策过程来优化微电网的运行控制。
技术框架：整体架构包括两个主要控制方案（预测型和非预测型），通过多变量目标函数来优化市场利润、碳排放、峰值负荷和电池衰减，采用双重对抗深度Q网络（D3QN）进行实时能量管理。
关键创新：最重要的创新在于提出了双重对抗深度Q网络（D3QN）架构，能够在复杂环境中优化电力流动和储能系统的充放电策略，与现有方法相比，提供了更高的灵活性和适应性。
关键设计：设计了多变量目标函数，考虑市场利润、碳排放等因素，采用D3QN架构进行训练，具体参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多细节。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提方法在市场利润和碳排放方面相比于传统方法有显著提升，具体性能数据和对比基线在仿真实验中得到了验证，展示了两种控制方案在不同不确定性条件下的适用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能电网、可再生能源管理和城市能源系统优化等。通过优化微电网的控制策略，可以有效提高能源利用效率，降低碳排放，促进可持续发展，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The global energy landscape is undergoing a transformation towards decarbonization, sustainability, and cost-efficiency. In this transition, microgrid systems integrated with renewable energy sources (RES) and energy storage systems (ESS) have emerged as a crucial component. However, optimizing the operational control of such an integrated energy system lacks a holistic view of multiple environmental, infrastructural and economic considerations, not to mention the need to factor in the uncertainties from both the supply and demand. This paper presents a holistic datadriven power optimization approach based on deep reinforcement learning (DRL) for microgrid control considering the multiple needs of decarbonization, sustainability and cost-efficiency. First, two data-driven control schemes, namely the prediction-based (PB) and prediction-free (PF) schemes, are devised to formulate the control problem within a Markov decision process (MDP). Second, a multivariate objective (reward) function is designed to account for the market profits, carbon emissions, peak load, and battery degradation of the microgrid system. Third, we develop a Double Dueling Deep Q Network (D3QN) architecture to optimize the power flows for real-time energy management and determine charging/discharging strategies of ESS. Finally, extensive simulations are conducted to demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed approach through a comparative analysis. The results and analysis also suggest the respective circumstances for using the two control schemes in practical implementations with uncertainties.