用於緩解連網微電網實時運營中的不確定性的方法

Conceitos essenciais

本文提出並比較了五種不同的策略來緩解連網微電網實時運營中的不確定性,包括基於預測的模型預測控制(MPC)、基於分佈的隨機規劃(SP)、基於啟發式的規則型控制以及基於數據驅動的深度強化學習(DRL)。結果表明,使用隨機預測的MPC優於使用確定性預測的MPC,這表明即使在短時間窗口內,使用明確的預測也是具有挑戰性的。然而,利用天氣條件可以更有效,這由DRL(隱式預測)證明,其優於使用隨機預測的MPC 1.3%。

Resumo

本文提出了一種用於緩解連網微電網實時運營中不確定性的兩階段控制策略。第一階段使用基於場景的隨機規劃(SP)計算與主電網交換的日前承諾功率曲線,而第二階段則專注於實時控制以最小化系統運行成本。

針對第二階段,本文探討了幾種不同的方法來處理不確定性,包括:1)歷史上部署在能源管理系統(EMS)上的規則型方法,2)使用確定性預測或基於場景的隨機預測的模型預測控制器(MPC),以及3)通過成本分佈計算自身隱式預測的深度強化學習(DRL)。

這些方法的性能都與假設完美預測的參考控制相比較,後者代表理論上可實現的最小運行成本。結果表明,使用隨機預測的MPC優於使用確定性預測的MPC。這表明,即使在短時間窗口內,使用明確的預測也是具有挑戰性的。然而,利用天氣條件可以更有效,這由DRL(隱式預測)證明,其優於使用隨機預測的MPC 1.3%。

Estatísticas

在印尼(東南亞)的PV容量為15MW時,上午11點到12點之間的太陽能發電變化範圍可達10000kW。
在芝加哥,同樣時間段的太陽能發電變化範圍相對較小。
在東南亞地區,太陽能發電的波動性非常高。

Citações

"使用隨機預測的MPC優於使用確定性預測的MPC,這表明即使在短時間窗口內,使用明確的預測也是具有挑戰性的。"
"利用天氣條件可以更有效,這由DRL(隱式預測)證明,其優於使用隨機預測的MPC 1.3%。"

Principais Insights Extraídos De

Methods for Mitigating Uncertainty in Real-Time Operations of a Connected Microgrid

by Subr... às arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19568.pdf

Perguntas Mais Profundas

如何進一步提高DRL在緩解微電網不確定性方面的性能?

為了進一步提高深度強化學習（DRL）在緩解微電網不確定性方面的性能，可以考慮以下幾個策略：

增強訓練數據的多樣性：通過擴展訓練數據集，涵蓋更多的場景和變化，例如不同的天氣條件和負載需求，來提高DRL模型的泛化能力。這可以通過模擬不同的環境變數來實現，從而使模型能夠更好地應對實際操作中的不確定性。

改進獎勵函數：設計更為精細的獎勵函數，使其不僅考慮運行成本，還能考慮系統的穩定性和可靠性。例如，可以引入對於黑outs的懲罰，並根據系統的運行效率和可再生能源的使用比例來調整獎勵。

使用多智能體系統：在微電網中，將DRL擴展到多智能體系統，讓不同的代理（如不同的發電單元和儲能系統）協同工作，能夠更有效地應對不確定性。這樣的系統可以通過共享信息來提高整體性能。

結合其他學習方法：將DRL與其他機器學習技術（如監督學習或無監督學習）結合，利用歷史數據進行預測，從而為DRL提供更準確的狀態信息，幫助其做出更好的決策。

強化模型的解釋性：提高DRL模型的可解釋性，使其能夠提供決策過程的透明度，這樣可以幫助運營者理解模型的行為，並進行必要的調整。

如何在不增加計算複雜度的情況下,將MPC與DRL結合使用?

在不增加計算複雜度的情況下，將模型預測控制（MPC）與深度強化學習（DRL）結合使用，可以考慮以下方法：

分層控制架構：將MPC作為高層控制策略，負責長期規劃和決策，而將DRL用於低層控制，專注於即時調整和反應。這樣可以利用MPC的穩定性和DRL的靈活性，並減少計算負擔。

使用簡化的DRL模型：選擇較小的神經網絡架構或使用簡化的DRL算法（如Q-learning），以降低計算需求。這樣可以在保持性能的同時，減少計算複雜度。

預計算策略：在MPC的日間計劃階段，預先計算DRL的策略，並將其作為參考，這樣在實時操作中只需進行簡單的調整，而不必重新計算整個DRL模型。

共享計算資源：在MPC的優化過程中，利用DRL模型的輸出作為參數或約束條件，這樣可以在不增加額外計算的情況下，將DRL的學習結果整合進MPC的決策過程中。

增量學習：在DRL的訓練過程中，使用增量學習的方法，逐步更新模型，而不是每次都從頭開始訓練，這樣可以減少計算資源的需求。

微電網中的不確定性是否也可以應用於其他能源系統,如分佈式能源系統或智能電網?

微電網中的不確定性確實可以應用於其他能源系統，如分佈式能源系統（DERs）和智能電網（Smart Grids）。以下是幾個關鍵點：

分佈式能源系統：在分佈式能源系統中，類似於微電網，存在著可再生能源的波動性和負載需求的不確定性。這些系統需要有效的管理策略來平衡供需，並確保系統的穩定性和可靠性。

智能電網：智能電網的運作涉及大量的數據收集和即時反應，面對不確定性時，智能電網可以利用先進的數據分析和預測技術來提高運行效率。這些技術可以幫助預測可再生能源的產出和用電需求，從而優化電力分配。

需求響應：在需求響應系統中，消費者的用電行為也存在不確定性。通過實施靈活的定價策略和激勵措施，可以促使用戶在高峰時段減少用電，從而緩解系統的負擔。

儲能系統：儲能系統在應對不確定性方面發揮著重要作用。它們可以在可再生能源產出過剩時儲存能量，並在需求高峰時釋放能量，從而平衡供需。

整合多種能源來源：在多種能源來源的系統中，通過整合不同類型的能源（如風能、太陽能和傳統能源），可以減少單一能源來源的不確定性，從而提高整體系統的穩定性和可靠性。

總之，微電網中的不確定性管理策略可以為其他能源系統提供寶貴的經驗和方法，促進更高效和可持續的能源管理。