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Microgrid Operation Optimization Strategy Based on CMDP-D3QN-MSRM Algorithm
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics14183654.png)
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摘要
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本文针对分布式电源的波动性、不确定性和复杂功率流约束所带来的微电网运行优化挑战进行研究。提出了一种基于改进双竞争深度Q网络（D3QN）算法的新方法，该方法通过多阶段奖励机制（MSRM）进行增强，并在约束马尔可夫决策过程（CMDP）框架内进行建模。首先，通过引入重新设计的MSRM优化了D3QN算法的奖励机制，提升了训练效率和训练代理的最优性。其次，将微电网运行优化问题建模为CMDP，从而增强了算法处理复杂约束的能力。最后，数值实验表明，该方法可降低16.5%的运行成本，实现更好的收敛性能，并将母线电压波动抑制超过40%，显著提高了微电网的经济效益和运行稳定性。
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