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结合强化学习的智能电网微网调度研究1

结合强化学习的智能电网微网调度研究

摘要

本研究旨在探索强化学习技术在智能电网微网调度中的应用，以应对可再生能源

接入带来的不确定性挑战。报告系统分析了当前微网调度面临的复杂性、随机性和多目

标优化难题，提出了基于深度强化学习的自适应调度框架。通过构建包含风、光、储、

荷的微网仿真环境，设计了结合ActorCritic架构与注意力机制的调度算法，实现了对

实时电价、负荷波动和天气变化的动态响应。研究结果表明，该方法相比传统优化方法

可降低12.6%的运行成本，提高可再生能源消纳率8.3%，同时保证供电可靠性指标达

到99.98%以上。本报告详细阐述了技术路线、实验设计、经济分析和实施路径，为智

能电网升级提供了理论依据和实践参考。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着”双碳”目标的深入推进，我国能源结构正在经历深刻变革。根据国家能源局发

布的《新型电力系统发展蓝皮书（2023）》显示，截至2022年底，我国可再生能源装机

容量已突破12亿千瓦，占总装机容量的47.3%。这种高比例可再生能源接入对传统电

网调度模式提出了严峻挑战。微电网作为分布式能源高效利用的关键载体，其调度优化

问题已成为电力系统研究的热点领域。

智能电网微网调度涉及多时间尺度、多能源类型、多控制目标的复杂决策过程。传

统基于模型驱动的优化方法难以应对风光出力的强随机性和负荷需求的动态变化。强

化学习作为人工智能领域的重要分支，通过与环境交互学习最优策略，为解决此类高维

非线性优化问题提供了新思路。将强化学习引入微网调度，有望实现从”被动响应”到”

主动预测”的范式转变，对提升电网灵活性和韧性具有重要意义。

1.2国内外研究现状

国际上，美国能源部ARPAE项目资助了多项基于机器学习的电网调度研究，其中

加州大学伯克利分校开发的”DeepGrid”系统已实现实际微网部署。欧洲”Horizon2020”

计划支持的”FlexiGrid”项目采用深度强化学习实现了区域微网的协同优化。国内方面，

清华大学、浙江大学等高校在《中国电机工程学报》等期刊发表了系列研究成果，但大

多停留在仿真验证阶段。

现有研究存在三个主要局限：一是奖励函数设计过于简化，难以全面反映经济性、

可靠性和环保性等多重目标；二是训练数据依赖历史场景，对极端事件的泛化能力不

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足；三是算法可解释性差，难以满足电力系统安全运行要求。本研究将针对这些问题提

出系统化解决方案。

1.3研究内容与框架

本报告围绕”算法设计仿真验证经济分析实施路径”四个维度展开。首先构建包含物

理约束和市场机制的微网环境模型；其次设计分层强化学习架构，实现长期规划与短期

调度的协同优化；然后通过多场景仿真验证算法性能；最后提出产业化应用的技术路线

和保障措施。研究框架如图1所示（此处省略图示）。

政策与行业环境分析

2.1国家政策导向

《“十四五”现代能源体系规划》明确提出要”加快推动电网向能源互联网转型升级”，

要求到2025年灵活调节电源占比达到24%以上。国家发改委2023年发布的《关于进

一步完善分时电价机制的通知》为基于价格信号的微网调度创造了政策空间。这些政策

文件共同构成了本研究的宏观政策基础。

在技术标准方面，GB/T389692020《电力系统网源协调技术导则》和DL/T《微电网调度控制系统技术规范》为微网调度系统建设提供了标准化依据。特

别是后者对调度响应时间、可靠性指标等关键参数提出了明确要求，直接影响算法设

计目标。

2.2产业发展现状

根据中国电力企业联合会数据，2022年我国微电网项目投资规模达到186亿元，同

比增长28.3%。产业呈现三大趋势：一是从单一示范向集群化发展，如江苏、广东等地

正在建设省级微电网示范区；二是从技术验证向商业运营转变，多个项目已实现盈利；

三是从物理隔离向并网运行演进，对调度系统提出了更高要求。

产业链上游，华为、阳光电源等企业推出了智能微网解决方案；中游调度软件市场

由国电南瑞、四方股份等传统电力自动化企业主导；下游应用场景涵盖工业园区、商业