Forecast-Assisted Deep Reinforcement Learning for Energy Management of Hydrogen-Enabled Community Microgrids
作者: Mohamed Atef, Sanath Alahakoon, Umme Mumtahina, Peter Wolfs, Tamer Khatib, Moslem Uddin
分类: eess.SY
发布日期: 2026-07-21
💡 一句话要点
提出基于预测辅助的深度强化学习以优化氢能社区微电网管理
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 氢能微电网 深度强化学习 能源管理 负荷预测 可再生能源利用 经济调度 社区能源系统
📋 核心要点
- 氢能社区微电网的运行面临居民需求不确定性和可再生能源发电波动等挑战，现有方法难以有效应对这些复杂性。
- 本文提出了一种基于多时间段负荷预测的PPO能源管理系统，旨在通过引入预测信息来改善控制策略的决策能力。
- 实验结果显示，尽管预测准确性有限，使用预测的PPO系统在收敛速度和经济效益上均有显著提升，年度节省增加了13.4%。
📝 摘要（中文）
氢能社区微电网能够提高可再生能源的利用率和本地韧性，但其运行受到不确定的居民需求、可变的可再生发电、动态电价以及电池与氢气存储的耦合动态的影响。本文在先前开发的近端策略优化（PPO）能源管理系统的基础上，增加了多时间段的社区负荷预测。研究在澳大利亚洛克汉普顿的1000户居民微电网中进行，尽管预测准确性有限，预测增强的PPO仍比非预测控制器提前约14.3%收敛，并提高了最终奖励8.3%。年度节省从不使用预测的2439.86澳元增加到使用预测的2765.83澳元，增幅为13.4%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决氢能社区微电网在面对不确定的居民需求和可再生能源发电波动时的能源管理问题。现有方法在动态电价和存储系统耦合方面存在不足，难以实现高效调度。
核心思路：论文的核心思路是将多时间段的社区负荷预测信息整合进PPO控制器的状态中，以提高决策的准确性和效率。通过引入预测，系统能够更好地应对未来负荷变化，优化能源调度。
技术框架：整体架构包括数据收集、负荷预测、PPO控制器和经济调度模块。首先收集历史负荷数据并进行预测，然后将预测结果输入到PPO控制器中，最后根据控制器的决策进行经济调度。
关键创新：最重要的技术创新在于将负荷预测与PPO算法结合，形成了一种新的能源管理策略。这种方法能够在不完美预测的情况下，仍然显著提高系统的学习效率和经济调度能力。
关键设计：在设计中，使用了多种预测模型来生成负荷预测，并通过调整PPO的超参数来优化学习过程。损失函数的设计考虑了经济效益和系统稳定性，确保了调度决策的可行性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，预测增强的PPO系统在收敛速度上比非预测控制器提前约14.3%，最终奖励提高了8.3%。年度节省从2439.86澳元增加到2765.83澳元，增幅达到13.4%，同时可再生能源利用率也有所提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能电网、可再生能源管理和社区能源系统。通过优化氢能微电网的能源管理，可以提高可再生能源的利用率，降低电力成本，并增强社区在电力中断时的韧性，具有重要的实际价值和社会影响。
📄 摘要（原文）
Hydrogen-enabled community microgrids can improve renewable energy utilization and local resilience, but their operation is complicated by uncertain residential demand, variable renewable generation, dynamic electricity prices, and the coupled dynamics of battery and hydrogen storage. This paper extends a previously developed proximal policy optimization (PPO) energy management system by adding multi-horizon community-load forecasts to the controller state. The framework is evaluated for a 1,000-household residential microgrid in Rockhampton, Australia. Forecast accuracy is mixed: the 1-h model achieves an RMSE of 239.32 kW and an R2 of 0.201, whereas the 6-h and 12-h horizons produce negative R2 values; the 24-h forecast achieves an RMSE of 249.79 kW, a MAPE of 62.52%, and an R2 of 0.126. Despite this limited predictive accuracy, the forecast-enriched PPO converges approximately 14.3% earlier than the non-predictive controller and increases the final reward by 8.3%. Annual savings rise from A$2,439.86 without forecasts to A$2,765.83 with forecasts, an incremental gain of A$325.97 (13.4%), while renewable utilization increases from 35.3% to 36.4%. Grid imports fall to 58,147.49 kWh. Resilience tests show a 20.1% battery protection value during grid outages, but no measurable forecast-specific resilience improvement. The results demonstrate that even imperfect forecasts can improve learning and economic dispatch while also showing that forecast calibration, common test conditions, and longer-duration outage studies are necessary before broader deployment claims can be made.