Real-Time Energy Management Strategies for Community Microgrids

📄 arXiv: 2506.22931v1 📥 PDF

作者: Moslem Uddin, Huadong Mo, Daoyi Dong

分类: eess.SY

发布日期: 2025-06-28

💡 一句话要点

提出实时能源管理策略以优化社区微电网运营

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 社区微电网 能源管理 深度强化学习 多目标优化 可再生能源

📋 核心要点

  1. 现有的社区微电网管理方法往往无法有效整合多种能源资源，导致运营成本高和环境影响大。
  2. 本文提出了一种基于深度强化学习的实时能源管理框架，能够动态优化能源调度，降低成本和排放。
  3. 实验结果显示，深度强化学习方法在降低运营成本18%、减少CO2排放20%和提高系统可靠性87.5%方面显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种实时能源管理框架，适用于集成光伏、风能、电池储能系统、柴油发电机和电网互联的混合社区微电网。该方法将调度问题形式化为多目标优化任务，旨在最小化运营成本。研究中评估了两种控制策略：传统的基于规则的控制方法和利用近端策略优化的先进深度强化学习方法。基于澳大利亚负荷和发电特征的案例研究验证了该框架。仿真结果表明，深度强化学习方法在降低运营成本、减少二氧化碳排放和提高系统可靠性方面表现优异，显示了其在区域和偏远社区中实现经济高效和韧性微电网运营的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决社区微电网中多种能源资源的调度问题，现有方法在整合不同能源形式时效率低下，导致高运营成本和环境影响。

核心思路：论文提出了一种基于深度强化学习的实时能源管理框架，通过多目标优化实现动态调度，旨在降低运营成本和二氧化碳排放，同时提高系统可靠性。

技术框架：整体架构包括数据采集、状态评估、决策制定和执行四个主要模块。数据采集模块负责实时监测能源生成和消耗，状态评估模块分析当前系统状态，决策制定模块利用深度强化学习算法生成调度策略，执行模块则实施这些策略。

关键创新：最重要的技术创新在于将深度强化学习应用于微电网的能源管理，特别是采用近端策略优化（PPO）算法，显著提高了调度的灵活性和效率。

关键设计：在设计中，采用了适应性损失函数以平衡成本和排放，网络结构方面则使用了深度神经网络来处理复杂的状态空间，确保了算法的收敛性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，深度强化学习方法在降低运营成本方面实现了18%的提升，二氧化碳排放减少了20%，系统可靠性提高了87.5%。此外，利用可再生能源的比例增加了13%，有效减少了对柴油发电和电网进口的依赖。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社区微电网的能源管理、可再生能源的优化利用以及智能电网技术的推广。其实际价值在于为偏远地区提供经济高效的能源解决方案，未来可能推动更广泛的可持续发展和环境保护。

📄 摘要（原文）

This study presents a real-time energy management framework for hybrid community microgrids integrating photovoltaic, wind, battery energy storage systems, diesel generators, and grid interconnection. The proposed approach formulates the dispatch problem as a multi-objective optimization task that aims to minimize operational costs. Two control strategies are proposed and evaluated: a conventional rule-based control (RBC) method and an advanced deep reinforcement learning (DRL) approach utilizing proximal policy optimization (PPO). A realistic case study based on Australian load and generation profiles is used to validate the framework. Simulation results demonstrate that DRL-PPO reduces operational costs by 18%, CO_2 emissions by 20%, and improves system reliability by 87.5% compared to RBC. Beside, DRL-PPO increases renewable energy utilization by 13%, effectively reducing dependence on diesel generation and grid imports. These findings demonstrate the potential of DRL-based approaches to enable cost-effective and resilient microgrid operations, particularly in regional and remote communities.