基于深度强化学习的微网储能系统控制策略研究

微网作为新兴的能源管理形式,近年来发展迅速,为保障微网系统能安全、稳定、经济的运行,为其提供合理的能量调度策略是关键.微网根据运行模式的不同,可分为并网微网和孤岛微网两大类.该文以并网微网为研究对象,应用Simulink仿真技术,按照恒功率控制(PQ控制)原理,搭建了一个包含外部电源、光伏发电、储能,以及负荷的微网系统.然后以此仿真系统为基础,结合深度强化学习中的双重深度Q学习算法,以最小化微网24h从外电网取电费用为目标,在满足微网系统电压偏差、功率平衡以及储能的荷电状态等约束下,以储能的实时充放电功率为控制变量,训练得到储能控制的优化策略.并通过实验验证与传统方法进行对比,分别从定性角度分析了储能充放电策略的合理性,和从定量角度展示了该文所提方法在优化购电费用上的有效性.