安科瑞 劉邁

　　摘要：虛擬電廠儲能系統(tǒng)的智能調(diào)度尤為關(guān)鍵,，因此提出了一種基于深度Q網(wǎng)絡(luò)（deepQnetwork，DQN）的虛擬電廠儲能數(shù)據(jù)挖掘方法，結(jié)合光伏發(fā)電功率,、負荷功率和電力市場的實時動態(tài)電價，進行虛擬電廠儲能數(shù)據(jù)挖掘仿真研究,。仿真實驗證實,，在光伏發(fā)電功率大于負荷功率時,，虛擬電廠儲能系統(tǒng)可以根據(jù)電價情況進行充放電操作，能調(diào)度收益,，從而實現(xiàn)了對虛擬電廠儲能系統(tǒng)的智能化管理。該方法有效提升了虛擬電廠儲能系統(tǒng)的智能化水平和能源調(diào)度效率,，為未來虛擬電廠智能化運行提供了新的方法,。

　　關(guān)鍵詞：深度學習；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),；數(shù)據(jù)挖掘,；虛擬電廠；儲能

　　0引言

　　隨著可再生能源的迅速增長和能源轉(zhuǎn)型的推進,，虛擬電廠（virtualpowerplant,，VPP）已成為實現(xiàn)能源智能化管理和提高系統(tǒng)靈活性的關(guān)鍵解決方案。在虛擬電廠中,，儲能系統(tǒng)被視為重要的能量存儲設(shè)施,，其運行的優(yōu)化對于平衡電力系統(tǒng)的供需,、提高系統(tǒng)的可靠性至關(guān)重要,。然而，隨著儲能系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大和運行復雜性的增加,，如何有效利用儲能數(shù)據(jù)進行深度分析和挖掘，成為優(yōu)化虛擬電廠運行的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一,。

　　人工智能是一種模擬人類智能行為的技術(shù),，其核心在于利用計算機系統(tǒng)模擬人類的思維過程以及學習能力，從而執(zhí)行各種任務(wù),。在人工智能領(lǐng)域,，深度Q網(wǎng)絡(luò)（deepQnetwork,，DQN）是一種基于深度學習和強化學習的方法,，已在解決復雜的決策問題時展現(xiàn)出驚人的性能,。DQN結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征學習能力和Q學習（Q-learning）的強化學習框架,，能夠自動從環(huán)境中學習并優(yōu)化決策策略，適用于探索和解決具有高度不確定性和復雜性的問題,。DQN在視頻游戲、機器人控制,、交通規(guī)劃等領(lǐng)域的成功應用,，表明了其在決策制定和優(yōu)化方面的巨大潛力,。在虛擬電廠儲能數(shù)據(jù)挖掘中,，利用DQN可以有效地對儲能數(shù)據(jù)進行分析和建模，實現(xiàn)智能化的儲能系統(tǒng)管理,，優(yōu)化系統(tǒng)的運作效能與經(jīng)濟效益,。本文旨在探討基于DQN的虛擬電廠儲能數(shù)據(jù)挖掘方法，以加速能源智能化管理的實現(xiàn),，并為能源系統(tǒng)的持久發(fā)展提供理論與技術(shù)支持,。

　　1相關(guān)技術(shù)

　　1.1虛擬電廠儲能

　　虛擬電廠是一個創(chuàng)新性的能源管理系統(tǒng),，其通過整合多樣的分布式能源資源和電力設(shè)備，實現(xiàn)對電力系統(tǒng)的智能化協(xié)調(diào),。在虛擬電廠中,，通過統(tǒng)一調(diào)度太陽能光伏電池、風力渦輪機,、小型燃氣發(fā)電機組等分散的能源資源,，實現(xiàn)了多能源的整合。智能化控制系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測電力需求,、能源生產(chǎn)狀況以及市場價格,，從而實現(xiàn)對能源資源的智能調(diào)度、提高系統(tǒng)的工作效率和降低成本,。虛擬電廠的靈活能源調(diào)度能夠使其適應不同地區(qū)和能源的可用性,，而且通過參與電力市場，其還能提供調(diào)頻,、備用能量等服務(wù),。更為重要的是,，虛擬電廠通過整合儲能技術(shù),，解決了可再生能源波動性的問題,，實現(xiàn)在高產(chǎn)能時儲存過剩能量，在需求高峰期釋放儲存的能量,，從而提高可再生能源的可靠性,。

　　儲能技術(shù)用于將電能轉(zhuǎn)化為其他形式的能量，并在需要時將其重新轉(zhuǎn)換為電能，旨在增強電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性與適應性,。常見的儲能方法包括利用電池進行能量存儲,、壓縮空氣儲能、水泵儲能,、電容器和熱能儲能,。電池儲能系統(tǒng)被廣泛用于移動設(shè)備和電動汽車，而壓縮空氣,、水泵和熱能儲能技術(shù)則在大規(guī)模電力系統(tǒng)中應用廣泛,，這些技術(shù)的使用有助于平衡供需，提高電力系統(tǒng)的可靠性,。

　　1.2數(shù)據(jù)挖掘

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是利用統(tǒng)計學、機器學習和數(shù)據(jù)庫技術(shù)等方法,，從大規(guī)模數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式,、關(guān)聯(lián)和趨勢的計算過程,。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括多種方法,，如聚類分析,、分類技術(shù),、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、異常識別等,，通過數(shù)據(jù)挖掘,，可以幫助組織和企業(yè)從大量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息,，進行預測性分析、決策支持以及優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,，從而實現(xiàn)運營和更好的業(yè)務(wù)決策,。

　　數(shù)據(jù)挖掘流程通常涵蓋數(shù)據(jù)預處理,、選擇特征,、模型構(gòu)建和評估等環(huán)節(jié)，通過這些環(huán)節(jié)可以從初始數(shù)據(jù)中提取有價值的信息,，并將其轉(zhuǎn)化為可理解的知識，為決策提供支持,。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和算法的不斷發(fā)展,，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個領(lǐng)域的應用前景也變得越來越廣闊。

　　虛擬電廠儲能數(shù)據(jù)挖掘是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對虛擬電廠中儲能系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)進行分析與深入挖掘,，以發(fā)現(xiàn)儲能系統(tǒng)的運行模式,、優(yōu)化策略和潛在問題,。通過對儲能數(shù)據(jù)進行預處理、模式識別和建模分析,，可以實現(xiàn)對儲能系統(tǒng)充放電行為,、效率、壽命等方面的深入理解,，并提供決策支持和優(yōu)化建議,，進而增進虛擬電廠的操作效率,、經(jīng)濟效益及可靠性,。

　　2基于DQN的虛擬電廠儲能技術(shù)

　　2.1DQN

　　DQN融合了深度學習和強化學習,，旨在處理具有離散行為空間的決策問題[4-5],。其核心思想是采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對Q函數(shù)進行近似估計，即狀態(tài)—動作值函數(shù),，從而使智能體在其所處環(huán)境中做出選擇。在DQN中,，智能體的目標是學習一個策略，使得在給定狀態(tài)下選擇能累積獎勵的動作,。

　　DQN的核心是Q-learning的更新規(guī)則,，其中Q值的更新通過貝爾曼方程實現(xiàn),。其Q值的更新公式如下：

　　其中，α為學習率,，a為動作,，s為狀態(tài),，Q（s，a）為在狀態(tài)s下采取動作a的Q值,，r為在狀態(tài)s下采取動作a后獲得的即時獎勵,，γ為折扣因子,，s'為采取動作a后轉(zhuǎn)移到的下一個狀態(tài),，maxa'Q（s',，a'）則表示在狀態(tài)s'下選擇動作所對應的Q值,。

　　DQN通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近Q函數(shù)，將狀態(tài)s作為輸入,，輸出各個動作的Q值,。通過不斷與環(huán)境交互、收集數(shù)據(jù)和更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù),，DQN能夠?qū)W習到逼近Q函數(shù)的策略,，從而實現(xiàn)智能體在復雜環(huán)境中的決策。

　　2.2基于DQN的儲能交互模型

　　智能能源管理系統(tǒng)由4個核心部分構(gòu)成,，包括仿真模塊,、經(jīng)驗池模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊以及動作搜索模塊,，這些模塊共同在虛擬電廠儲能交互模型中發(fā)揮作用,。虛擬電廠的仿真模塊模擬了光伏、儲能,、負載以及主電網(wǎng),，展示了在動態(tài)電價條件下光儲型虛擬電廠進行能量交易的過程。為了大限度地利用光伏發(fā)電,，負荷電能首先由光伏發(fā)電和儲能系統(tǒng)聯(lián)合滿足,，剩余需求則由主電網(wǎng)供應。經(jīng)驗池模塊負責在系統(tǒng)運作過程中收集虛擬電廠仿真模塊生成的交互數(shù)據(jù),，為模型的后續(xù)訓練提供堅實基礎(chǔ),。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的職責是訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，目的是提升系統(tǒng)的決策效能,。動作搜索模塊在模型運行過程中實現(xiàn)了狀態(tài)—動作的選擇,，采用貪心策略等方法，使系統(tǒng)能夠在不斷學習的過程中做出更為智能和優(yōu)化的決策,?；贒QN的儲能交互模型如圖1所示，該模型的結(jié)構(gòu)旨在使虛擬電廠更好地適應動態(tài)電價,、靈活應對光伏發(fā)電波動性,，實現(xiàn)能源的調(diào)度和利用。其中,，時間差分誤差是強化學習中用于衡量預測的誤差的一種指標,。在強化學習框架中，智能體通過與環(huán)境互動來學習決策策略,，時間差分誤差通常用于評估當前策略的預測值與實際值之間的差異,。

圖1基于DQN的儲能交互模型

　　3實驗過程與結(jié)果

　　3.1DQN參數(shù)設(shè)置

　　本文使用DQN進行儲能交互，DQN參數(shù)細節(jié)如表1所示。

3.2實驗結(jié)果

　　本文中使用Python進行儲能策略的挖掘與仿真分析,，利用的數(shù)據(jù)涵蓋了光伏發(fā)電的功率,、負載需求的功率，以及電力市場上的實時變化電價,。將訓練好的DQN用于測試,。根據(jù)DQN測試結(jié)果可知，在時間段內(nèi),，儲能系統(tǒng)根據(jù)電價情況進行充放電操作,，以調(diào)度收益。具體而言,，當電價超過平均水平時，儲能進行充電以獲取正獎勵,；相反,，當電價低于平均水平時，系統(tǒng)會向用戶的電負荷釋放電能,。而在光伏發(fā)電功率超過負載需求的情況下,，根據(jù)棄光懲罰約束，儲能在一些時間段選擇充電,，而在另一些時間段則不進行充電,，以避免發(fā)生過充現(xiàn)象。綜上,，DQN算法能夠有效地挖掘出儲能系統(tǒng)的操作策略,，使其能夠適應不同電價情況下的充放電需求。

　　4安科瑞Acrel-2000MG微電網(wǎng)能量管理系統(tǒng)

　　4.1概述

　　Acrel-2000MG儲能能量管理系統(tǒng)是安科瑞專門針對工商業(yè)儲能電站研制的本地化能量管理系統(tǒng),，可實現(xiàn)了儲能電站的數(shù)據(jù)采集,、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲,、數(shù)據(jù)查詢與分析,、可視化監(jiān)控、報警管理,、統(tǒng)計報表,、策略管理、歷史曲線等功能,。其中策略管理,，支持多種控制策略選擇，包含計劃曲線,、削峰填谷,、需量控制、防逆流等。該系統(tǒng)不僅可以實現(xiàn)下級各儲能單元的統(tǒng)一監(jiān)控和管理,，還可以實現(xiàn)與上級調(diào)度系統(tǒng)和云平臺的數(shù)據(jù)通訊與交互,，既能接受上級調(diào)度指令，又可以滿足遠程監(jiān)控與運維,，確保儲能系統(tǒng)安全,、穩(wěn)定、可靠,、經(jīng)濟運行,。

　　4.2應用場景

　　適用于工商業(yè)儲能電站、新能源配儲電站,。

　　4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

4.4系統(tǒng)功能

　?。?）實時監(jiān)管

　　對微電網(wǎng)的運行進行實時監(jiān)管，包含市電,、光伏,、風電、儲能,、充電樁及用電負荷,，同時也包括收益數(shù)據(jù)、天氣狀況,、節(jié)能減排等信息,。

（2）智能監(jiān)控

　　對系統(tǒng)環(huán)境、光伏組件,、光伏逆變器,、風電控制逆變一體機、儲能電池,、儲能變流器,、用電設(shè)備等進行實時監(jiān)測，掌握微電網(wǎng)系統(tǒng)的運行狀況,。

（3）功率預測

　　對分布式發(fā)電系統(tǒng)進行短期,、超短期發(fā)電功率預測，并展示合格率及誤差分析,。

（4）電能質(zhì)量

　　實現(xiàn)整個微電網(wǎng)系統(tǒng)范圍內(nèi)的電能質(zhì)量和電能可靠性狀況進行持續(xù)性的監(jiān)測,。如電壓諧波、電壓閃變,、電壓不平衡等穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)和電壓暫升/暫降,、電壓中斷暫態(tài)數(shù)據(jù)進行監(jiān)測分析及錄波展示，并對電壓,、電流瞬變進行監(jiān)測,。

（5）可視化運行

　　實現(xiàn)微電網(wǎng)無人值守,，實現(xiàn)數(shù)字化、智能化,、便捷化管理;對重要負荷與設(shè)備進行不間斷監(jiān)控,。

（6）優(yōu)化控制

　　通過分析歷史用電數(shù)據(jù)、天氣條件對負荷進行功率預測,，并結(jié)合分布式電源出力與儲能狀態(tài),，實現(xiàn)經(jīng)濟優(yōu)化調(diào)度，以降低尖峰或者高峰時刻的用電量,，降低企業(yè)綜合用電成本,。

（7）收益分析

　　用戶可以查看光伏、儲能,、充電樁三部分的每天電量和收益數(shù)據(jù),，同時可以切換年報查看每個月的電量和收益。

（8）能源分析

　　通過分析光伏,、風電,、儲能設(shè)備的發(fā)電效率、轉(zhuǎn)化效率,，用于評估設(shè)備性能與狀態(tài)。

（9）策略配置

　　微電網(wǎng)配置主要對微電網(wǎng)系統(tǒng)組成,、基礎(chǔ)參數(shù),、運行策略及統(tǒng)計值進行設(shè)置。其中策略包含計劃曲線,、削峰填谷,、需量控制、新能源消納,、逆功率控制等,。

5硬件及其配套產(chǎn)品

6結(jié)論

　　在當前能源轉(zhuǎn)型的背景下，儲能技術(shù)作為一種重要的能源存儲手段,，受到了廣泛關(guān)注,。本文采用DQN算法，結(jié)合光伏發(fā)電功率,、負荷功率和電力市場的實時動態(tài)電價等因素,，進行了虛擬電廠儲能策略挖掘仿真研究。結(jié)果顯示,，在光伏發(fā)電功率大于負荷功率時,，儲能根據(jù)電價情況進行充放電操作，以調(diào)度收益,，從而實現(xiàn)了對虛擬電廠儲能系統(tǒng)的智能化管理,。未來的研究可以進一步探討不同約束條件下的儲能調(diào)度策略,，并考慮更多的環(huán)境因素和實際應用場景。

　　【參考文獻】

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