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    188宝金博页面版: 基于深度强化学习的智能电网分布式能源管理策略研究_张乔

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    内容提示： 自 动 化 应 用Automation Application第66卷 第22期2025年11月Vol.66 No.22Nov.2025基于深度强化学习的智能电网分布式能源管理策略研究张 乔（北京恒华永力电力工程有限公司，北京 100000）摘 要： 随着可再生能源的大规模接入和用户侧分布式能源的快速发展，智能电网面临着复杂多变的运行环境和管理挑战。提出了一种基于深度强化学习（DRL）的智能电网分布式能源管理策略，旨在提高系统的运行效率和可靠性。首先，构建了包含分布式发电、储能系统和可控负荷的智能电网模型，并设计了考虑多目标优化的奖励函数。然后，采用深度Q网络（DQN）算法来训练智能体，使其在动态环境中自...

    文档格式：PDF | 页数：4 | 浏览次数：2 | 上传日期：2026-08-05 11:10:57 | 文档星级：
    自 动 化 应 用Automation Application第66卷 第22期2025年11月Vol.66 No.22Nov.2025基于深度强化学习的智能电网分布式能源管理策略研究张 乔（北京恒华永力电力工程有限公司，北京 100000）摘 要： 随着可再生能源的大规模接入和用户侧分布式能源的快速发展，智能电网面临着复杂多变的运行环境和管理挑战。提出了一种基于深度强化学习（DRL）的智能电网分布式能源管理策略，旨在提高系统的运行效率和可靠性。首先，构建了包含分布式发电、储能系统和可控负荷的智能电网模型，并设计了考虑多目标优化的奖励函数。然后，采用深度Q网络（DQN）算法来训练智能体，使其在动态环境中自主学习最优的能源调度策略。最后，通过大量历史数据进行离线训练和在线微调。结果表明，该方法可以适应不同场景下的能源管理需求。关键词： 深度强化学习；智能电网；分布式能源；能源管理；多目标优化中图分类号：TP393.08 文献标识码：A DOI：10.19769/j.zdhy.2025.22.004Research on Distributed Energy Management Strategy for Smart Grid Based on DRLZHANG Qiao（Beijing Henghua Yongli Electric Power Engineering Co.， Ltd.， Beijing 100000， China）Abstract： With the large-scale integration of renewable energy and the rapid development of user-side distributed energy， smart grids are confronted with complex and dynamic operational environments as well as management challenges. A distributed energy management strategy for smart grids based on Deep Reinforcement Learning（DRL） is proposed， aiming to enhance the operational efficiency and reliability of the system. First， a smart grid model encompassing distributed generation， energy storage systems， and controllable loads is constructed， and a reward function considering multi-objective optimization is designed. Then， the Deep Q-Network （DQN） algorithm is employed to train agents， enabling them to autonomously learn optimal energy scheduling strategies in dynamic environments. Finally， extensive historical data are utilized for offline training and online fine-tuning. The results demonstrate that this method can adapt to energy management requirements under various scenarios.Key words： DRL； smart grid； distributed energy； energy management； multi-objective optimization0 引言随着全球能源结构的转型，智能电网作为现代能源系统的核心基础设施正经历着前所未有的变革。根据国际能源署（IEA）数据，2019年—2023年期间，全球可再生能源装机容量年均增长率达到9.8%，预计到2025年可再生能源发电将占全球发电总量的35%。在这一背景下，传统集中式电力系统正向分布式、互动式和智能化方向发展。我国已成为全球最大的分布式光伏市。喙厥菹允，2023年我国分布式光伏新增装机为 109.7 GW，同比增长76.9%，占光伏总装机的 55.3%。然而，分布式能源的间歇性、波动性及大规模接入对电网的稳定性带来了挑战，这使得传统能源管理方法难以适应。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）作为人工智能领域的前沿技术，凭借其处理复杂决策问题和适应动态环境的能力，为智能电网分布式能源的优化调度提供了新思路。1 智能电网分布式能源系统1.1 分布式能源系统的组成及特征现代智能电网分布式能源系统主要由分布式发电单元、储能系统和可控负荷三大部分组成。分布式发电单元包括光伏发电系统、风力发电系统、小型燃气轮机和微型燃料电池等，具有就地发电、就地消纳的特点。根据现有数据可知，截至 2023 年底，我国分布式可再生能源装机达264 GW，同比增长 31.5%，其中，分布式光伏占比 77.3%，分布式风电占比12.6%，分散式水电占比10.1%。收稿日期：2025-05-14 修回日期：2025-06-14作者简介：张乔，男，1982年生，硕士，中级工程师，研究方向为电力工程、智能电网。· · 11

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