基于多智能体协同的工业园区绿色能源智能调度与优化控制

1 前言

随着“双碳”目标推进，工业园区作为能源消耗与绿色转型的重要场景，其多能互补与高效协同成为提升绿色能源利用率的关键。综合能源系统通过多能耦合提升能源效率，但工业园区中多主体独立管理、可再生能源出力与负荷的强随机性，以及多能协同控制的复杂性，给绿色能源调度与优化带来挑战。因此，进行基于多智能体协同的工业园区绿色能源智能调度与优化控制研究具有十分重要的现实意义。

2 工业园区绿色能源调度与控制存在的不足

2.1 现有调度模式的局限性

集中式调度模式在工业园区绿色能源调度中，因需以全局信息为决策基础，导致大量园区内部设备运行参数、实时负荷数据等信息需持续传递，这不仅对通信系统形成沉重负担，还使各园区的敏感数据暴露风险增加，难以保障隐私安全。而分布式调度虽通过交替方向乘子法等传统算法减少信息交互以保护隐私，但此类方法多以系统整体最优为目标，未充分考量各园区作为独立利益主体的诉求，在各园区依据自身成本最小化目标进行决策时，难以实现高效协同，限制了绿色能源余缺互济的灵活性与经济性。

2.2 多主体利益协调机制缺失

工业园区内存在多个独立的能源管理主体，各主体依据自身运行成本最小化目标制定调度策略，而现有调度方法多以系统全局最优为导向，未对主体间的能量传递进行合理结算，导致部分主体在协同过程中利益受损，降低了主动参与协同的意愿。同时，缺乏基于供需动态变化的价格调节机制，无法通过价格信号引导绿色能源富余主体出售余能、短缺主体购买能量，难以激发各主体参与绿色能源余缺互济的积极性，限制了系统整体的能源利用效率。

2.3 不确定性因素应对能力不足

可再生能源出力与负荷需求存在强随机性，传统调度方法需以二者的精准预测为基础，一旦预测值与实际值偏差较大，便会导致实时调度方案与系统实际运行状态不匹配，产生较大误差。同时，现有控制策略在面对设备故障、负荷突变等突发扰动时，因缺乏动态自适应能力，调整动作存在滞后，难以快速抑制扰动带来的影响，这与多园区综合能源系统中多重不确定量带来的挑战以及大规模可再生能源接入引发的强随机扰动问题相关，限制了绿色能源的高效消纳与系统的稳定运行[1]。

2.4 实时优化与控制性能瓶颈

传统PID 控制等方法依赖固定参数设置，在工业园区多能耦合场景中，难以跟随电能、热能等多种能源动态转换与交互过程调整控制策略，导致对系统动态特性的适应性不足。同时，现有模式中优化调度计划与实时控制执行存在割裂，调度阶段制定的方案未能充分考虑实时运行中的设备响应延迟与状态波动，使得实际执行结果与计划产生偏差，这种脱节直接影响绿色能源在实时供需匹配中的利用效率，制约了光伏等可再生能源的消纳水平。

3 基于多智能体协同的工业园区绿色能源智能调度与控制优化策略

3.1 多智能体系统架构设计

构建“园区-厂区-设备”三级智能体模型，设备级智能体负责单台设备的实时状态监测与动作执行，厂区级智能体整合本厂区内设备数据，制定本地绿色能源调度方案以最小化自身运行成本，园区级协调智能体则汇总各厂区的购售能需求，处理跨厂区的能源协同与市场出清。采用“集中训练，分散执行”模式，训练阶段各智能体共享系统全局信息，通过多智能体深度强化学习算法优化决策策略，提升协同精度；执行阶段各厂区智能体仅依据自身观测的设备状态、负荷数据及外部能源价格等局部信息做出调度决策，无需传递内部敏感数据，既减少通信负担，又避免隐私泄露，适配工业园区多主体独立管理的特性[2]。

3.2 构建利益协同与市场出清机制

设计内部能源交易市场，参考多园区综合能源系统中基于供需关系的价格出清机制，当园区内总售能量大于总购能量时，内部购能价格按外部售电价格与内部阈值加权计算，售能价格维持阈值水平；当总购能量大于总售能量时，内部售能价格按外部购电价格与内部阈值加权计算，购能价格维持阈值水平，使内部售能价格高于外部、购能价格低于外部，引导光伏等绿色能源富余时优先内部交易，减少对外购电依赖。建立多目标奖励函数，融合各厂区运行收益与系统绿色能源消纳情况，收益部分按内部与外部市场的购售能价差计算，消纳部分关联可再生能源实际利用量，通过马尔可夫博弈模型中各智能体的观测空间、动作空间交互，使个体成本最小化目标与系统整体效益达成平衡，提升多主体协同意愿 。

3.3 基于强化学习的不确定性处理

引入多智能体深度强化学习算法如 MADDPG，构建马尔可夫博弈模型描述多智能体交互，各智能体观测空间包含当前时步、外部网络价格、储能荷电状态、新能源出力及负荷数据，通过与环境持续交互学习最优调度策略，无需依赖可再生能源出力与负荷的精确预测，直接适配其波动特性。同时改进经验回放机制，借鉴DQN-UCB 中置信区间上界策略，计算样本优先级时纳入奖励值、采样次数及时间步等历史信息，使表现更优及未被充分选择的样本获得更高选取概率，经归一化处理后用于网络训练，减少随机低质量样本影响，加快智能体策略收敛速度，提升系统对不确定性的动态适应能力[4]。

3.4 加强动态协同控制

融合自动发电控制思想，通过各园区智能体实时交互当前出力与负荷信息，依据区域控制误差和频率偏差动态调整协同策略，抑制因可再生能源波动或负荷突变引发的频率偏移与联络线功率波动，提升系统运行稳定性。同时针对电锅炉、储能等多能耦合设备，基于能量平衡约束优化动作响应，电锅炉依据热负荷需求与电储能充放电状态调整输入功率，储能则根据电能供需实时调节充放电功率，通过智能体对设备运行状态的实时感知与协同决策，实现电热负荷在时间与空间维度的动态平衡，适配工业园区多能耦合的动态特性[5]。

4 结语

综上所述，基于多智能体协同有助于实现工业园区绿色能源的合理调度与控制，采用 MADDPG 算法的“集中训练，分散执行”架构，能在保护各园区隐私的同时降低运行成本，且无需依赖不确定量的精准预测，适配实时调度，而融合DQN-UCB 的置信区间上界策略，通过优先级采样提升样本利用率，加快收敛速度，增强对随机扰动的响应能力，优化控制性能。未来可进一步基于真实历史数据训练模型，探索大规模园区集群的智能体扩展机制，研究高效安全的在线训练方法，完善内部市场利益协调机制，以提升策略的实用性与扩展性。

参考文献：

[1]朱国瑞, 朱景安, 李远征, 等. 高比例新能源供电工业园区生产-供能一体化调度研究[J]. 中国科学:技术科学, 2025, 55 (07): 1235-1254.

[2]何金松, 张宇, 陈毓姝, 等. 基于能源路由器的工业园区多时间尺度低碳调度策略[J]. 可再生能源, 2024,42 (09): 1253-1261.

[3]吕志鹏, 宋振浩, 李立生, 等. 含电动汽车的工业园区综合能源系统优化调度[J]. 中国电力, 2024, 57(04): 25-31.

[4]范安华, 李元, 吴浩, 等. “双碳”背景下某新能源工业园区绿色低碳建造技术研究[J]. 建筑技术开发,2023, 50 (S1): 123-125.

[5]吴雪飞, 牛菲菲, 吴泽江, 等. 汕头鲁能绿色能源产业基地的零碳工业园区碳排放影响分析[J]. 节能,2022, 41 (12): 70-73.

作者简介：姓名：邱友为（1992.01.14）；性别：男，民族：汉，籍贯：陕西省榆林市定边县，学历：大专；现有职称：助理工程师；研究方向：煤化工。