深度学习与合作博弈：多微网实时能源管理策略

本文主要探讨了在智能电网背景下，多微网（Multi-Microgrid, MMG）的实时能量管理策略，特别关注深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNN）和合作博弈理论在解决微电网技术挑战中的应用。微电网作为一种分布式能源系统，由分布式能源资源（DERs）组成，能够在主电网出现问题时提供备用电源，具有高度可靠性和效率。然而，MG面临的挑战包括系统控制、RES保护、监管问题以及客户参与等。 文章指出，目前在高渗透率的可再生能源环境中，如何有效管理多个微电网的RES利用率是一个关键问题。为此，多微网系统被设计为整合不同MG，通过统一控制提高整体系统的效率和稳定性。然而，现有的MMG系统框架在协调整体能源系统、处理能源供需的不确定性以及降低通信成本等方面存在不足。文献[14]和[15]提出的框架侧重于系统架构和优化方法，但缺乏对全局能源协调的关注。 文献[16]尝试通过分散鞍点动态二次规划解决功率优化问题，虽然能减少有功功率损耗和提高RES利用率，但复杂网络连接可能增加成本。为了解决这一问题，文献[17]引入了基于深度卷积神经网络的双层博弈模型。这个模型利用Stackelberg博弈的激励机制，通过不依赖于仲裁代理的方式，促使各个微电网在实时控制中寻求最大收益，从而降低了通信成本，有助于实现MMG的高效稳定运行。 总结来说，本文的核心知识点包括： 1. 深度卷积神经网络在多微网实时能量管理中的应用，用于处理RES的波动和不确定性。 2. 合作博弈理论如何在MMG中的实际运用，通过双层博弈模型优化资源分配和降低通信成本。 3. 针对微电网的系统控制挑战，特别是如何通过有效整合和协调不同MG来提升整体性能。 4. 当前MMG系统框架的局限性，以及如何通过创新方法如DCNN和合作博弈来解决存在的问题。 通过结合这些先进的技术手段，本文旨在为多微网的实时运营管理提供一种更有效、经济且可靠的解决方案。