一种基于强化学习的微电网能量管理算法

文中建立了一个包括可再生能源发电机和公用电网双边能量流动的微电网模型,能源交易利润和电网运营成本之间的权衡制定为联合优化问题,并进一步将其转化为马尔可夫决策问题。该文提出了一种在线微电网能源调度算法,旨在最大限度提高系统在能源交易中的运营利润,并保证电力系统的运行安全;为解决电价和需求的不确定性,该算法使用基于强化学习的Q学习算法来学习最优的能量调度策略。数值仿真表明,与基线算法相比,该算法可以将系统运营利润提高10.54%。