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基于迁移学习的微电网跨场景优化算法研究1

基于迁移学习的微电网跨场景优化算法研究

摘要

本研究旨在开发一种基于迁移学习的微电网跨场景优化算法，以解决传统微电网

优化方法在不同场景下适应性差、数据需求量大、模型训练效率低等问题。通过构建源

域目标域迁移框架，结合深度神经网络与强化学习技术，实现微电网运行策略的快速迁

移与自适应调整。研究采用多源异构数据融合技术，整合气象、负荷、电价等多维数据，

构建了包含12个典型场景的微电网仿真测试平台。实验结果表明，所提算法在目标场

景下的收敛速度提升40%以上，经济性指标改善15%25%，显著优于传统优化方法。本

研究为微电网智能化运行提供了新的技术路径，对推动能源互联网建设具有重要意义。

引言与背景

微电网发展现状与挑战

微电网作为分布式能源高效利用的重要载体，近年来在全球范围内得到快速发展。

根据国际能源署(IEA)统计，截至2022年，全球微电网装机容量已超过30GW，预计

2030年将达到100GW。我国《“十四五”现代能源体系规划》明确提出要”积极发展分布

式能源，推进微电网建设”。然而，微电网系统具有强非线性、高随机性和多时间尺度耦

合等特点，其优化运行面临诸多挑战。传统优化方法如线性规划、粒子群算法等，在处

理复杂场景时往往存在计算复杂度高、适应性差等问题。特别是在跨场景应用中，由于

环境条件、负荷特性、能源结构等差异，导致已有优化模型难以直接复用，需要重新训

练和调参，严重制约了微电网的推广和应用。

迁移学习在能源领域的应用潜力

迁移学习作为机器学习的重要分支，通过将源领域学到的知识迁移到目标领域，可

有效解决目标领域数据不足、模型训练效率低等问题。在能源领域，迁移学习已展现出

巨大应用潜力。例如，在光伏功率预测中，通过迁移不同地理位置的气象特征，可显著

提升新站点的预测精度；在负荷预测中，利用历史负荷模式迁移，可快速适应新型用电

场景。然而，现有研究多集中于单一任务迁移，对于微电网多目标、多约束的复杂优化

问题，迁移学习的应用仍处于探索阶段。本研究将系统探索迁移学习在微电网跨场景优

化中的理论方法和技术实现，为解决微电网优化难题提供新思路。

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研究意义与创新点

本研究的理论意义在于：1)构建了微电网跨场景优化的迁移学习理论框架，填补了

能源系统迁移优化研究的空白；2)提出了基于元学习的快速适应机制，解决了传统迁

移学习在动态环境下的适应性问题；3)建立了多源异构数据融合的迁移优化模型，提

升了算法的泛化能力。实践意义在于：1)可显著降低微电网优化模型的部署成本和时

间；2)提高微电网在不同场景下的运行经济性和可靠性；3)为能源互联网中的智能决

策提供技术支撑。主要创新点包括：1)首次将迁移学习引入微电网多目标优化领域；2)

设计了场景相似性量化评估机制；3)开发了自适应知识迁移策略。

研究概述

研究目标与内容

本研究的主要目标是开发一种基于迁移学习的微电网跨场景优化算法，实现不同

场景下微电网运行策略的快速迁移与自适应调整。具体研究内容包括：1)微电网跨场

景优化问题建模，建立包含经济性、可靠性、环保性的多目标优化模型；2)迁移学习框

架设计，构建源域目标域知识迁移机制；3)算法实现与验证，开发基于深度强化学习的

迁移优化算法；4)仿真测试与性能评估，在多场景下验证算法有效性。研究将围绕微电

网的典型应用场景，包括工业园区、商业楼宇、偏远地区等，开展系统性研究。

技术路线与总体框架

研究采用”理论建模算法设计仿真验证”的技术路线。首先，通过分析微电网运行特

性，建立跨场景优化的数学模型；其次，基于迁移学习理论，设计知识迁移机制；然后，

结合深度强化学习，开发优化算法；最后，构建仿真平台进行验证。总体框架包括数据

层、模型层、算法层和应用层四个层次。数据层负责多源数据采集与预处理；模型层构

建微电网仿真模型和优化目标函数；算法层实现迁移学习算法；应用层提供决策支持与

可视化。

关键问题与解决思路

研究面临三个关键问题：1)场景差异导致的负迁移问题；2)多目标优化的帕累托

前沿迁移；3)实时性要求与计算复杂度的平衡。针对这些问题，研究提出以下解决思

路：1)引入场景相似性评估