Capacity-constrained demand response in smart grids using deep reinforcement learning
作者: Shafagh Abband Pashaki, Sepehr Maleki, Amir Badiee
分类: cs.LG
发布日期: 2026-02-18
💡 一句话要点
提出基于深度强化学习的容量约束需求响应方法，优化智能电网资源分配
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 需求响应 智能电网 深度强化学习 容量约束 家庭能源管理
📋 核心要点
- 现有需求响应方法未能充分考虑电网容量约束，易导致拥塞和系统不稳定。
- 论文提出分层架构，利用深度强化学习动态调整激励率，引导用户改变用电行为。
- 实验表明，该方法有效降低峰值需求，平滑负荷曲线，显著降低峰均比。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种面向住宅智能电网的、基于激励的需求响应方法，该方法考虑了容量约束。其目标是通过经济激励，引导终端用户减少或转移能源消耗，从而维持电网容量限制并防止拥塞。所提出的框架采用分层架构，服务提供商根据批发电力价格和聚合的住宅负荷调整每小时的激励率，同时显式考虑服务提供商和终端用户的经济利益。采用深度强化学习方法，在显式容量约束下学习最优的实时激励率。通过电器层面的家庭能源管理系统和不满成本来模拟异构用户偏好。使用来自三个家庭的真实住宅用电和价格数据进行的仿真结果表明，该方法有效地降低了峰值需求并平滑了聚合负荷曲线，与无需求响应的情况相比，峰均比降低了约22.82%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能电网中，如何在满足电网容量约束的前提下，通过需求响应来优化电力资源分配的问题。现有方法通常忽略了容量限制，或者采用静态的激励策略，无法根据实时电网状态进行动态调整，导致需求响应效果不佳，甚至可能加剧电网的不稳定性。
核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）来学习最优的实时激励率，从而引导用户改变用电行为，实现削峰填谷，同时满足电网的容量约束。通过动态调整激励，可以更有效地平衡供需关系，提高电网的稳定性和效率。
技术框架：该框架采用分层架构。第一层是服务提供商，负责根据批发电力价格和聚合的住宅负荷，利用DRL算法计算每小时的激励率。第二层是家庭能源管理系统（HEMS），负责根据激励率和用户偏好，优化家庭内部的电器用电计划。服务提供商的目标是最大化自身利润，同时满足电网容量约束；用户的目标是最小化用电成本和不满成本。
关键创新：该论文的关键创新在于将深度强化学习应用于容量约束下的需求响应问题，并显式考虑了服务提供商和用户的经济利益。传统的DRL方法通常只关注用户的用电成本，而忽略了服务提供商的利润。此外，该论文还通过电器层面的HEMS和不满成本来模拟异构用户偏好，使得模型更贴近实际情况。
关键设计：论文使用深度Q网络（DQN）作为DRL算法。状态空间包括批发电力价格、聚合住宅负荷和电网容量限制。动作空间是每小时的激励率。奖励函数包括服务提供商的利润和用户的用电成本和不满成本。网络结构未知，但DQN通常包含多层全连接层。不满成本函数的设计未知，但通常与用户的用电习惯和激励力度有关。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，所提出的方法能够有效地降低峰值需求，平滑聚合负荷曲线。与无需求响应的情况相比，峰均比降低了约22.82%。这表明该方法能够显著提高电网的利用率和稳定性。具体的实验设置和对比基线未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能电网的需求侧管理，帮助电力公司更有效地平衡供需关系，降低运营成本，提高电网的稳定性和可靠性。此外，该方法还可以推广到其他能源管理领域，例如微电网、电动汽车充电等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
This paper presents a capacity-constrained incentive-based demand response approach for residential smart grids. It aims to maintain electricity grid capacity limits and prevent congestion by financially incentivising end users to reduce or shift their energy consumption. The proposed framework adopts a hierarchical architecture in which a service provider adjusts hourly incentive rates based on wholesale electricity prices and aggregated residential load. The financial interests of both the service provider and end users are explicitly considered. A deep reinforcement learning approach is employed to learn optimal real-time incentive rates under explicit capacity constraints. Heterogeneous user preferences are modelled through appliance-level home energy management systems and dissatisfaction costs. Using real-world residential electricity consumption and price data from three households, simulation results show that the proposed approach effectively reduces peak demand and smooths the aggregated load profile. This leads to an approximately 22.82% reduction in the peak-to-average ratio compared to the no-demand-response case.