微电网多代理强化学习优化控制策略

本文主要探讨了在微电网（Microgrid）的并网模式下，利用多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）优化控制策略以最小化电力成本。微电网作为一种分布式发电（Distributed Generation）的重要组成部分，其运行需确保电力平衡和各发电单元的功率限制。研究者 Fu-Dong Li、Min Wu 等来自湖南大学的信息科学与工程学院、智能控制与自动化实验室以及湖南省电力公司培训中心的专家团队，针对这一问题提出了创新性的解决方案。 首先，论文对微电网的控制需求进行了深入分析，明确了优化控制的目标。目标是通过一种高效的学习算法，使微电网能够在满足系统稳定性和效率的前提下，动态适应不断变化的市场电价，从而实现整体成本的有效管理。他们特别关注的是如何利用平均电价趋势（Average Electricity Price Trend）这一关键状态变量来捕捉系统可能发生的各种状态转移，这有助于智能代理更好地理解电力市场环境，并据此调整决策。 文章提出了一种改进的强化学习方法，结合了多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）的优势，能够实现多个独立学习的代理之间的协作。MAXQ（Model-Based Decentralized Partially Observable Markov Decision Processes）技术被应用于此，作为决策制定的基础，它允许每个智能体在局部环境中做出最优决策，同时考虑整个系统的全局利益。 通过这种设计，智能体可以根据实时电价信息调整其发电策略，例如调整分布式电源的输出或调整负荷管理，以期在电力供需之间找到最佳平衡点。整个过程是自适应的，随着市场的变化和经验的积累，智能体的控制性能会逐步提升。 本文的工作不仅提供了理论支持，也为实际微电网的运行控制提供了实用的算法框架。其研究成果对于推动微电网的智能调度和运营优化具有重要意义，对于未来智能电网的发展方向具有重要的参考价值。由于其创新性与实用性，这篇论文于2012年3月收到初次提交，经过修订后于同年6月接受，最终于7月在线发表，标志着多智能体强化学习在微电网优化控制领域的显著进展。