融合深度强化学习的智能电力负荷调度优化方法

摘要  随着新能源并网规模的扩大和电力系统复杂度的提升，传统基于物理模型的优化方法难以应对日益增长的不确定性和复杂性挑战。深度强化学习（DRL）作为一种结合深度学习与强化学习的人工智能技术，能够从历史数据中自适应学习最优调度策略，为电力负荷调度优化提供了新的解决方案。基于此，本文对融合深度强化学习的智能电力负荷调度优化方法开展了简要分析。

关键词  深度强化学习；智能电力负荷调度；优化方法

引言

随着社会经济的快速发展，电力需求呈现出日益增长且波动性增大的趋势。智能电网作为未来电力系统的发展方向，旨在通过引入先进的信息技术和智能控制技术，实现对电力系统的全面感知、智能决策和精准控制，以提高电力系统的运行效率、可靠性和经济性。深度强化学习作为人工智能领域的前沿技术，融合了深度学习的强大特征提取能力和强化学习的自主决策能力，能够在复杂、动态的环境中通过与环境的交互学习到最优的行为策略。在智能电力负荷调度中，深度强化学习可以实时感知电力系统的运行状态，根据负荷需求和电力供应情况，动态调整发电计划和负荷分配策略，实现电力负荷的优化调度，对于提高电力系统的运行效率、降低运行成本、保障电力供应的稳定性具有重要意义。

一、智能电力负荷调度面临的挑战

（一）新能源接入带来的不确定性

随着全球能源转型的推进，风能、太阳能等新能源在电力系统中的接入比例持续攀升。然而，这些新能源的发电特性具有显著的不确定性。风力发电依赖于风速的变化，而太阳能发电则受光照强度和时长的影响。这种不确定性导致新能源发电功率难以精确预测，进而给电力负荷调度带来了巨大挑战。调度系统需要实时监测新能源发电情况，并快速调整调度策略以应对功率波动。同时，新能源的大规模接入还可能引发电网电压波动、频率偏差等问题，进一步增加了调度的复杂性。因此，如何有效应对新能源接入带来的不确定性，成为智能电力负荷调度面临的首要挑战。

（二）电力负荷的复杂波动

电力负荷的波动是电力系统运行中的常态，但近年来其波动特性愈发复杂。一方面，随着经济社会的发展，电力负荷的峰值和谷值差距逐渐拉大，给电网的稳定运行带来了压力。另一方面，电力负荷的波动还受到多种因素的影响，如天气变化、节假日、突发事件等。这些因素导致电力负荷的波动呈现出非线性、随机性和不确定性等特点。为了应对这种复杂波动，调度系统需要具备高度的灵活性和适应性，能够实时感知负荷变化并做出快速响应。然而，现有的调度系统在处理复杂波动方面仍存在不足，需要进一步改进和优化。

（三）传统调度方法的局限性

面对新能源接入和电力负荷复杂波动的挑战，传统的电力负荷调度方法已难以满足现代电力系统的需求。传统调度方法主要基于历史数据和经验进行预测和决策，缺乏对实时数据的快速处理和分析能力。同时，传统调度方法在处理多目标优化问题时也存在局限性，难以在保障电网安全稳定运行的同时实现经济性和环保性的最优。此外，随着智能电网技术的发展，电力负荷调度需要更加注重与用户的互动和协同，而传统调度方法在这方面也存在不足。因此，探索新的调度方法和技术手段，以克服传统调度方法的局限性，成为智能电力负荷调度的重要研究方向。

二、融合深度强化学习的智能电力负荷调度优化方法

（一）基于深度强化学习的负荷预测与动态调度

1、深度强化学习赋能负荷精准预测

在智能电力负荷调度领域，负荷预测的精准性是保障调度决策科学有效的基石。传统方法受限于历史数据与统计模型，难以精准捕捉新能源接入带来的不确定性以及电力负荷的复杂波动。而融合深度强化学习的负荷预测方法，凭借深度神经网络模型，能够自动挖掘负荷数据中的深层特征，并通过强化学习算法对预测结果进行实时调整与优化。该模型可实时接收负荷、新能源发电功率及电网状态等运行数据，在持续学习与训练中，显著提升负荷预测的精度。这一创新方法不仅为负荷预测提供了新路径，更为智能电力负荷调度注入了新的活力，推动其向更高水平发展[1]。

2、动态调度决策实现电网高效运行

基于深度强化学习的负荷预测方法，不仅提升了预测精度，更实现了动态调度决策。该模型能够根据电力系统的实时需求和约束条件，自动调整发电计划、负荷分配等，确保电网的安全、经济、高效运行。在面对新能源发电的波动性和不确定性时，动态调度决策能够迅速响应，有效平衡供需关系，降低电网运行风险。同时，深度强化学习模型的自适应能力，使其能够随着电力系统的变化而不断调整和优化预测和调度策略，进一步提升电力负荷调度的智能化水平。这一创新方法的应用，为智能电力负荷调度带来了革命性的变革。

3、深度强化学习引领调度智能化新趋势

深度强化学习在智能电力负荷调度中的应用，标志着调度智能化进入了一个新的发展阶段。通过构建深度神经网络模型并结合强化学习算法，该模型不仅实现了负荷预测的精准化，更推动了调度决策的动态化和智能化。在应对新能源接入和电力负荷复杂波动的挑战时，深度强化学习模型展现出了强大的适应性和灵活性，能够实时调整和优化预测和调度策略，确保电网的稳定运行。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，深度强化学习将在智能电力负荷调度中发挥更加重要的作用，引领调度智能化迈向新的高度。

（二）多目标优化与分布式协同调度

智能电力负荷调度涉及多个目标，如经济性、环保性、安全性等。传统的调度方法往往难以同时满足这些目标，需要进行多目标优化。融合深度强化学习的多目标优化方法，通过构建多目标优化模型，将各个目标进行量化并综合考虑，实现多个目标之间的权衡和优化。同时，随着分布式能源的发展，分布式协同调度成为智能电力负荷调度的重要方向。深度强化学习模型可以实现分布式能源之间的协同调度，通过信息共享和协同决策，提高分布式能源的利用效率和电网的整体性能。多目标优化与分布式协同调度方法可以根据电力系统的实际需求和约束条件，制定最优的调度策略，实现多个目标之间的协调和优化。同时，该方法还可以提高电力系统的灵活性和可靠性，降低运行成本，促进新能源的消纳和利用。

（三）不确定性建模与鲁棒调度

新能源接入和电力负荷的复杂波动给智能电力负荷调度带来了不确定性。为了应对这种不确定性，需要建立不确定性模型，并实现鲁棒调度。融合深度强化学习的不确定性建模方法，可以通过对历史数据和实时数据的分析，建立不确定性模型，对新能源发电功率、负荷波动等不确定性因素进行准确描述和预测。基于不确定性模型，可以构建鲁棒调度模型，考虑各种不确定性因素对电力系统的影响，制定鲁棒的调度策略。鲁棒调度策略可以在保证电网安全稳定运行的前提下，提高电力系统的抗干扰能力和适应性。不确定性建模与鲁棒调度方法可以通过深度强化学习算法对不确定性因素进行学习和预测，并根据预测结果调整调度策略，实现电力系统的优化运行。该方法可以显著提高智能电力负荷调度的可靠性和稳定性，为电力系统的安全、经济、高效运行提供有力保障[2]。

三、智能电力负荷调度的未来发展方向

（一）多源数据融合

随着电力系统智能化水平的提升，各类传感器、智能电表及新能源发电设备产生的数据呈爆发式增长。未来，智能电力负荷调度将深度融合多源数据，包括气象数据、用户用电行为数据、电网运行状态数据等。通过构建多源数据融合平台，实现数据的实时采集、清洗、整合与分析，为负荷预测、调度决策提供更全面、精准的信息支撑。多源数据融合不仅能提升调度模型的准确性，还能帮助调度人员更深入地理解电力系统运行规律，制定更加科学合理的调度策略，以应对新能源接入和负荷波动带来的挑战。

（二）模型可解释性研究

当前，深度学习等复杂模型在智能电力负荷调度中展现出强大性能，但其“黑箱”特性限制了模型的广泛应用。未来，模型可解释性研究将成为重要方向。通过开发可解释性算法，揭示模型决策背后的逻辑和原因，增强调度人员对模型的信任度。可解释性模型有助于快速定位问题、优化调度策略，并在异常情况下提供决策依据。此外，可解释性研究还能促进模型与电力系统的深度融合，推动智能电力负荷调度向更加透明、可靠的方向发展。

（三）边缘计算与分布式学习

随着物联网技术的普及，电力系统中边缘设备数量激增。未来，边缘计算与分布式学习将在智能电力负荷调度中发挥关键作用。通过在边缘设备上部署轻量级模型，实现数据的本地处理和分析，降低数据传输延迟，提高调度响应速度。同时，分布式学习算法能够整合各边缘设备的计算资源，协同优化调度策略。边缘计算与分布式学习的结合，将显著提升智能电力负荷调度的实时性和灵活性，为电力系统的安全稳定运行提供有力保障[3]。

（四）跨领域应用拓展

智能电力负荷调度技术不仅局限于电力系统内部，未来还将向交通、建筑、工业等领域拓展。通过跨领域数据融合与共享，实现能源、交通、建筑等多系统的协同优化。例如，在智能交通领域，电力负荷调度可与电动汽车充电管理相结合，优化充电策略，降低电网负荷峰值；在智能建筑领域，可实现楼宇能耗的精准预测与调控，提高能源利用效率。跨领域应用拓展将推动智能电力负荷调度技术的创新发展，为构建绿色、低碳、高效的能源体系贡献力量。

结语

融合深度强化学习的智能电力负荷调度优化方法，为现代电力系统应对新能源接入、负荷复杂波动等挑战提供了创新且高效的解决方案。通过深度强化学习在负荷预测、动态调度、多目标优化、分布式协同调度以及不确定性建模与鲁棒调度等方面的应用，电力负荷调度实现了从传统经验驱动向数据智能驱动的转变，显著提升了调度的精准性、灵活性和适应性。展望未来，随着多源数据融合、模型可解释性研究、边缘计算与分布式学习以及跨领域应用拓展等方向的深入探索，智能电力负荷调度将迎来更加广阔的发展空间。

参考文献

[1]常远.基于深度强化学习的分布式电力配电网负荷调度研究[J].电器工业， 2024（004）：000.

[2]孙冬川，孙亮，孔令乾，等.基于深度强化学习的多能虚拟电厂优化调度[J].东北电力大学学报， 2024， 44（3）：102-111.

[3]唐昊，严臻，方道宏，等.基于深度迁移强化学习的含弹性资源电网调度优化方法[J].控制工程， 2024（1）.