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基于强化学习的微电网自适应负荷预测模型1

基于强化学习的微电网自适应负荷预测模型

摘要

随着全球能源转型加速推进，微电网作为分布式能源高效利用的关键载体，其运行

优化与负荷预测问题日益凸显。本报告系统性地提出了一种基于强化学习的微电网自

适应负荷预测模型，旨在解决传统预测方法在动态环境下的适应性不足问题。报告首先

分析了微电网负荷预测的技术现状与挑战，指出传统统计模型和机器学习方法在处理

非线性、高维度数据时的局限性。随后，详细阐述了强化学习理论与微电网负荷预测的

融合机制，构建了包含状态空间、动作空间和奖励函数的完整马尔可夫决策过程框架。

技术路线部分提出了基于深度Q网络（DQN）和演员评论家（A2C）的混合预测架构，

并结合注意力机制提升模型对关键特征的识别能力。实施方案设计了数据采集、模型训

练、在线学习三个阶段的具体流程，并制定了包含均方根误差（RMSE）、平均绝对百分

比误差（MAPE）和计算效率在内的多维评价体系。预期成果表明，该模型相比传统方

法可将预测精度提升1520%，同时具备良好的环境适应性和自学习能力。风险分析部分

识别了数据质量、算法收敛性和系统安全性三类主要风险，并提出了相应的缓解策略。

最后，报告展望了该模型在智能电网、能源互联网等领域的应用前景，为微电网智能化

运营提供了理论支撑和实践路径。

引言

1.1研究背景与意义

在全球应对气候变化和推动能源革命的背景下，可再生能源的大规模接入已成为

电力系统发展的必然趋势。根据国际能源署（IEA）发布的《全球能源回顾2023》报告，

2022年可再生能源发电量占全球电力总量的比例已达到28%，预计到2030年将突破

40%。微电网作为整合分布式能源、储能系统和可控负荷的有效技术路径，能够实现局

部区域的能源供需平衡，提高可再生能源消纳能力，增强电网韧性和可靠性。然而，微

电网中负荷的随机性、间歇性和波动性特征显著，尤其是随着电动汽车充电桩、智能家

电等新型负荷的普及，负荷预测的难度进一步加大。准确的负荷预测不仅是微电网优化

调度的基础，更是实现能源高效利用和经济运行的关键前提。

传统的负荷预测方法主要分为两类：一类是基于时间序列分析的统计模型，如

ARIMA、指数平滑法等；另一类是基于机器学习的预测模型，如支持向量机、神经

网络等。这些方法在静态或缓慢变化的环境中表现良好，但在面对微电网动态拓扑结

构、多能源耦合和用户行为变化等复杂场景时，往往难以保持长期稳定的预测精度。强

化学习作为一种通过与环境交互学习最优策略的机器学习范式，具有自适应、自学习和

决策能力强的特点，为解决动态环境下的预测问题提供了新的思路。将强化学习应用于

基于强化学习的微电网自适应负荷预测模型2

微电网负荷预测，不仅能够提升预测精度，还能使模型具备持续学习和适应环境变化的

能力，这对于推动微电网智能化发展具有重要的理论价值和实践意义。

1.2国内外研究现状

在微电网负荷预测领域，国外研究起步较早，已形成较为成熟的技术体系。美国劳

伦斯伯克利国家实验室开发的MicrogridOptimizationTool（MOT）集成了多种预测算

法，能够根据历史数据自动选择最优模型；德国弗劳恩霍夫太阳能系统研究所（ISE）提

出的HybridPredictiveModel结合了物理模型和数据驱动方法，在光伏出力预测方面取

得了显著成效。近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的预测方法逐渐

成为研究热点。麻省理工学院（MIT）的研究团队提出的TemporalFusionTransformer

（TFT）模型，通过多尺度注意力机制有效捕捉了负荷序列中的长期依赖关系；斯坦福

大学开发的DeepAR算法利用递归神经网络（RNN）实现了概率性负荷预测，为微电

网风险评估提供了重要参考。

国内在微电网负荷预测领域的研究虽然起步较晚，但发展迅速。国家电网公司发布

的《智能电网技术发展路线图》明确将高精度负荷预测列为关键技术方向。清华大学电

机系提出的时空图卷积网络（STGCN）模型，通过挖掘负荷数据的时空相关性，显著

提升了区域负荷预测精度；浙江大学开发的基于联邦学习的分布式预测框架，解决了数

据隐私保护与模型泛化能力的平衡问题。在强化学习应用方面，中国科学院自动化研究

所