基于深度强化学习的微能源网能量管理策略研究与Python代码实现

深度强化学习赋能微能源网能量管理

本研究聚焦于多种可再生能源接入的微能源网，探索基于深度强化学习的能量管理与优化方法。核心算法采用深度Q网络（DQN），通过学习预测负荷、风光等可再生能源功率输出以及分时电价等环境信息，生成最优策略集，实现微能源网的智能能量管理。这种方法无需依赖具体模型，而是基于价值进行决策，具备强大的适应性和泛化能力。

代码解析

提供的Python代码主要包含环境模型和智能体模型两部分，用于强化学习的训练过程。

• 环境模型（NetEnvironment类）：该类模拟能源系统的运行环境，定义了联供发电单元效率、余热回收锅炉换热效率等参数，以及光伏输出功率、风机输出功率、电/热/冷负荷、电价等变量。此外，还定义了联合发电单元功率、电网与微网交换功率、蓄电池充放电功率等与环境交互相关的变量。reset 函数用于重置环境状态，为新的训练 эпизод 做准备。

• 智能体模型：该模型基于DQN算法，通过与环境交互学习最优策略。它接收环境状态信息作为输入，输出相应的动作决策，例如控制联合发电单元功率、调节蓄电池充放电等。

总结

本研究提出的基于深度强化学习的能量管理方法为微能源网的优化运行提供了新的思路。代码实现部分展示了如何构建环境模型和智能体模型，为进一步研究和应用奠定了基础。