文章解读与仿真程序复现思路——电力系统自动化EI\CSCD\北大核心《基于分层深度强化学习的分布式能源系统多能协同优化方法》

这个标题涉及到多个关键概念，让我们逐步解读：

1. 基于分层深度强化学习：

   • 基于深度强化学习：?深度强化学习是一种机器学习方法，结合了深度学习和强化学习。它通常用于训练智能体（例如机器人或决策系统），使其能够在复杂环境中做出决策，并通过与环境的交互来不断改进性能。
   • 分层：?分层指的是将学习任务划分为多个层次或阶段，每个阶段都可以独立进行学习。这种方法有助于提高学习的效率和性能。

2. 分布式能源系统：

   • 分布式能源系统是指能源产生、存储和使用在地理上分布广泛的系统。这包括太阳能电池板、风力发电机、储能设备等分布在不同地点的能源设施。

3. 多能协同优化方法：

   • 多能：?指涉及多种类型的能源资源或能源形式。
   • 协同优化方法：?指通过协同作用，使得各种能源在系统中的产生、转换和利用得到最优化。

综合起来，这个标题表明研究的主题是关于应用深度强化学习的方法来优化分布式能源系统中多种能源的协同工作。通过采用分层的学习方法，可能提高系统在不同条件下做出决策的效率，并在多个能源形式之间实现最优化的协同。这种方法有望在提高分布式能源系统的整体性能和可持续性方面发挥重要作用。

摘要：分布式能源系统的多能协同运行对于促进新能源的消纳具有重要意义，然而分布式能源系统中源荷的不确定性以及异质能源网络的时空差异性，给多能协同优化问题带来巨大挑战。针对这一问题，提出了一种面向分布式能源系统的两阶段多能协同优化模型，其采用长时间尺度控制和短时间尺度控制两阶段解耦决策方式，从而实现了对不同时间响应特性的复合空间进行序贯决策。继而，面对高维复合搜索空间和源荷不确定性因素，采用了深度强化学习无模型解决方案，并提出一种全新的分层深度强化学习算法进行求解。通过算例仿真验证了所提模型和求解方法的有效性和优越性。

这段摘要描述了一种针对分布式能源系统中多能协同运行的优化问题的解决方案。以下是摘要的主要要点解读：

1. 问题背景：

   • 分布式能源系统的多能协同运行：?指的是不同能源资源（可能包括太阳能、风能等）在一个分布式能源系统中协同运行，以更有效地消纳新能源。

2. 挑战与问题：

   • 源荷的不确定性：?分布式能源系统中，能源的产生和负荷需求的不确定性是一个挑战，可能导致系统运行的不稳定性。
   • 异质能源网络的时空差异性：?不同能源类型之间以及它们在时空上的变化差异增加了问题的复杂性。

3. 提出的解决方案：

   • 两阶段多能协同优化模型：?通过将优化问题划分为两个阶段，即长时间尺度控制和短时间尺度控制，实现了对不同时间响应特性的复合空间进行序贯决策。这种方式可能有助于处理系统中的时空差异性和不确定性。
   • 深度强化学习无模型解决方案：?针对高维复合搜索空间和源荷不确定性，采用了深度强化学习的无模型解决方案。这意味着系统不需要精确的模型，而是通过学习来做出决策。
   • 分层深度强化学习算法：?提出了一种新的分层深度强化学习算法，用于解决多能协同优化问题。

4. 验证与结果：

   • 算例仿真验证：?通过仿真验证了提出模型和求解方法的有效性和优越性。这意味着所提出的方法在实际应用中可能对优化分布式能源系统的运行产生积极影响。

总体而言，该研究提供了一种在分布式能源系统中处理不确定性和异质性的方法，通过采用两阶段优化和深度强化学习技术，有望实现对多种能源的协同高效运行。

关键词:分布式能源系统 多能协同;序贯决策:深度强化学习;
?

1. 分布式能源系统：

   • 含义：?指的是由分散的能源资源组成的系统，这些能源资源可以是太阳能、风能等分布在不同地点的可再生能源。
   • 重要性：?分布式能源系统具有更灵活的能源生产和分布方式，有助于提高能源的可再生比例，减少对传统能源的依赖。

2. 多能协同：

   • 含义：?表示不同类型的能源资源在系统中协同运行，相互配合以实现更高效的能源利用和管理。
   • 意义：?通过多能协同，可以更好地平衡不同能源的波动性，提高整个系统的稳定性和可靠性。

3. 序贯决策：

   • 含义：?指在处理问题时按照一定的顺序或阶段进行决策，每个阶段的决策可能依赖于前一阶段的结果。
   • 应用：?在这里，序贯决策被应用于两个阶段的多能协同优化模型，其中长时间尺度控制和短时间尺度控制被分为两个序贯的阶段。

4. 深度强化学习：

   • 含义：?是机器学习领域中的一种方法，结合了深度学习和强化学习，通过模拟智能体在环境中采取行动来最大化奖励，以学习适应不同环境的决策策略。
   • 应用：?在这里，深度强化学习被用于解决多能协同优化问题，通过学习系统在不同时间尺度上的最优决策策略，特别是面对高维复合搜索空间和源荷不确定性的情况。

综合而言，关键词反映了在分布式能源系统中应对多能资源协同运行问题时采用的一种先进方法，即通过序贯决策和深度强化学习技术来优化系统的运行。这种方法有望提高系统的鲁棒性和适应性，以更好地应对能源系统中的不确定性和复杂性。

仿真算例：

为了测试本文所提算法应用于两阶段多能协同 优化模型的求解性能，本文选取某分布式能源系统 示范区的实际运行数据进行仿真分析，HDDQN 算 法参数可详见附录 B。本文所有算例均在 Intel i7- 10700K（主频为 3.8 GHz）、内存 32 GB 的计算机上 基于 PyTorch 软件框架进行仿真分析。分布式能源系统配置：单机容量 1.5 MW 的风 电机组共5组，总计 7.5 MW；光伏机组每组 0.1 MW， 共 15 组，总计 1.5 MW；电储能容量为 2 MW·h；燃气 轮机装机容量为3 MW；热电联产装机容量为 1.1 MW， 最大发热功率为 1.3 MW；燃气锅炉最大发热功率 为 1.4 MW；电锅炉最大发热功率为 0.6 MW；储热 装置容量为 0.6 MW·h。相关设备参数可详见附录 B 表 B1。 仿真时间尺度划分：将一天 24 h 划分为 96 个时 间区间，每个时间区间划分成 3 个时间间隔，即长时 间控制的时间尺度为 15 min，短时间控制的时间尺 度为 5 min。 关于 HDDQN 算法神经网络的设置，根据经验 以及不断的调试验证，所用的神经网络隐含层层数为 2 层，神经元个数依次为 128 个和 256 个，并且以 修正线性单元（rectified linear unit，ReLU）函数作为 隐含层的激活函数。同时，对于 HDDQN 算法中折 扣因子 γ 和学习率 α 两个参数，通过大量仿真测试 发现：折扣因子 γ 决定未来奖励的衰减，如果 γ 取值 很小，学习系统很容易倾向于遵循当前策略的奖励， 从而忽略长远的最优策略；如果 γ 取值很大，学习系 统就不会轻易局限于某一时段的最优策略，将一直 进行大范围探索，这将导致收敛速度变慢。另一方 面，学习率 α 决定学习系统的收敛速度，如果 α 取值 过小，收敛速度会很慢，但很容易趋于稳定；如果学 习率 α 取值很大，收敛速度会很快，但不会轻易趋于 稳定。综上，经过测试筛选出，折扣因子 γ 取值为 0.9，学习率 α 值取 0.5。

仿真程序复现思路：

为了复现本文描述的仿真实验，你可以按照以下步骤使用 Python 编写代码。在此，我使用了 PyTorch 和 Python 作为实现的基础。

1. 导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

1. 定义分布式能源系统的配置参数：

# 风电机组
wind_capacity = 1.5  # 单机容量 MW
num_wind_units = 5  # 机组数量

# 光伏机组
pv_capacity = 0.1  # 单机容量 MW
num_pv_units = 15  # 机组数量

# 电储能容量
storage_capacity = 2  # MW·h

# 燃气轮机
gas_turbine_capacity = 3  # MW

# 热电联产
chp_capacity = 1.1  # MW
chp_heat_power = 1.3  # MW

# 燃气锅炉
gas_boiler_power = 1.4  # MW

# 电锅炉
electric_boiler_power = 0.6  # MW

# 储热装置容量
thermal_storage_capacity = 0.6  # MW·h

1. 定义仿真时间尺度划分参数：

total_hours = 24
time_intervals_per_hour = 4
long_control_interval = 15  # minutes
short_control_interval = 5  # minutes

total_intervals = total_hours * time_intervals_per_hour

1. 定义神经网络模型：

class HDDQN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_sizes, output_size):
        super(HDDQN, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList()
        for i in range(len(hidden_sizes)):
            if i == 0:
                self.layers.append(nn.Linear(input_size, hidden_sizes[i]))
            else:
                self.layers.append(nn.Linear(hidden_sizes[i - 1], hidden_sizes[i]))
            self.layers.append(nn.ReLU())
        self.layers.append(nn.Linear(hidden_sizes[-1], output_size))

    def forward(self, x):
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
        return x

1. 设置神经网络和算法参数：

input_size =  # 输入层大小，根据具体情况设置
hidden_sizes = [128, 256]  # 隐含层大小
output_size =  # 输出层大小，根据具体情况设置

gamma = 0.9  # 折扣因子
learning_rate = 0.5  # 学习率

1. 创建神经网络模型和优化器：

model = HDDQN(input_size, hidden_sizes, output_size)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

1. 进行仿真实验：

# 在这里实现仿真实验的逻辑，包括加载数据、定义状态、执行算法、优化神经网络等步骤
# 使用 PyTorch 提供的张量和自动微分功能可以方便地实现算法逻辑
# 注意：由于缺乏具体的数据和算法逻辑，这里无法提供完整的仿真实验代码

请注意，以上代码是一个简化的框架，具体的实现需要根据你的数据和算法逻辑进行调整。此外，确保你的系统中已经安装了 PyTorch 库。在实际应用中，你可能需要根据硬件和数据的规模进行性能调优。