本技术介绍了一种创新的家庭微电网能量管理方法,该方法利用元强化学习技术,在不依赖建筑热动力模型且满足用户舒适度的前提下,有效整合可再生能源资源,实现需求响应与交流最优潮流的优化。
背景技术
家庭微电网在线能量管理是满足住户用能舒适度需求以及优化家庭微电网运行成本的关键手段。然而,由于热动力学的高度非线性、建筑存量的高度异质性以及家庭电器种类、参数的不同等因素,传统的能量管理依赖于模型精度和特定案例环境,导致可靠性不高,泛化能力不佳。
针对上述问题,深度强化学习基于它无模型的优势避免了对家庭微电网能源系统的复杂建模逐渐成为一类热门的解决方法,通过采集实时信息对家庭微电网进行在线能量管理,能充分利用住宅层面的可再生能源和需求侧资源。
然而,传统强化学习对复杂分布的表示能力不足,无法充分表示家庭微电网环境中电网数据的复杂性和多样性,导致模型不准确或具有偏差,且模型在环境变化时鲁棒性较差。因此,如何改进在线能量管理策略以适应家庭微电网在复杂环境和强不确定场景下的能量优化,是一个值得深入研究的课题。
实现思路