本发明专利技术公开了一种家庭微电网能源管理方法及系统，包括基于获取到的微电网中设备的当前状态数据和当前时刻往前推若干时刻的历史状态数据，构建微电网的当前状态向量；将当前状态向量输入至预先训练好的动作网络使得动作网络输出动作向量；对动作向量处理得到微电网中各可控设备的控制信号，将控制信号发送至对应的可控设备；在动作网络训练过程时，将动作网络的输入和输出作为评估网络的输入使得评估网络输出经多轮控制至整个控制时间段结束所预测的家庭微电网总成本；根据预设的网络损失函数，分别对动作网络、评估网络和动作网络的熵值权重进行更新。本发明专利技术能够确保能源管理的随机性，以应对复杂多变的微电网环境，且能够降低总成本。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于微电网能源优化管理领域，具体涉及一种家庭微电网能源管理方法及系统。
技术介绍
1、在当前社会背景下，随着化石燃料的逐渐枯竭、环境污染不断加重以及人们环保意识的不断提高，可再生能源的发展成为解决能源和环境问题的重要途径之一。在这个大背景下，家庭微电网系统作为可再生能源利用的典型方式，备受关注。这一系统能够有效整合太阳能、风能等可再生能源，为家庭提供稳定、清洁的电力，标志着能源利用方式的一次重大革新。微电网系统的组成包括能源源、能源存储、能源管理等多个部分，它们共同协作使得微电网能够更加灵活、可靠地适应不同的能源输入波动。然而，可再生能源的波动性和随机性也给微电网内部的能源管理带来了挑战。在不断变化的能源环境中，如何实现对微电网的有效管理成为当前研究的重要问题之一。
2、另一方面，随着节能减排理念的深入推广，微电网的研究与应用也应更注重环境友好性。当前的研究主要关注于最小化网络运营成本，而对排放指标的优化却相对忽视。这种研究取向可能导致潜在的资源浪费和环境负担，与绿色可持续发展理念存在一定的脱节。因此，在微电网系统的优化研究中，除了经济效益，还需要全面考虑环境因素，以实现真正意义上的可持续发展。
3、综上所述，微电网系统的发展受到多方面因素的影响，而对其内部能源管理的优化研究具有重要的理论和实践价值。同时，将节能减排理念融入微电网的优化中，有助于更好地实现清洁、高效、可持续的能源利用。在未来的研究中，需要深入挖掘微电网系统的优化潜力，以适应不断变化的能源格局和环境保护的需求。
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p>技术实现思路1、针对上述问题，本专利技术提出一种家庭微电网能源管理方法及系统，以数据为驱动对网络进行训练，通过熵值的设定确保了能源管理的随机性以应对复杂多变的微电网环境，使网络逐步学习家庭微电网最小运行成本以及碳排放的最优控制策略，实现节能减排的目标。
2、为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本专利技术通过以下技术方案实现：
3、第一方面，本专利技术提供了一种家庭微电网能源管理方法，包括：
4、基于获取到的微电网中设备的当前状态数据和当前时刻往前推若干时刻的历史状态数据，构建微电网的当前状态向量；
5、将所述当前状态向量输入至预先训练好的动作网络，使得所述动作网络输出动作向量；
6、对所述动作向量处理后得到微电网中各可控设备的控制信号，将所述控制信号发送至对应的可控设备，完成家庭微电网能源管理；
7、其中，在所述动作网络的训练过程时，将动作网络的输入和输出同时作为评估网络的输入，使得评估网络输出经多轮控制至整个控制时间段结束所预测的家庭微电网总成本；根据预设的网络损失函数，分别对动作网络、评估网络和动作网络的熵值权重进行更新。
8、可选地，所述微电网的当前状态向量的数学表达式为：
9、
10、其中，
11、
12、
13、
14、
15、pricet-n:t＝{pricet-n,pricet-n+1,pricet-n+2,……pricet}
16、式中，st表示t时刻状态向量，表示储能设备j在t时刻的荷电状态，下标t-n:t表示该项为t-n时刻到t时刻的数据组成的向量，n表示预设的历史数据回溯长度，表示t-n时刻光伏发电设备的功率，表示t时刻光伏发电设备的功率，表示t-n时刻风力发电设备的功率，表示t时刻风力发电设备的功率，表示t-n时刻随机负载的功率，表示t时刻随机负载的功率，pricet-n表示t-n时刻的电价，pricet表示t时刻的电价。
17、可选地，所述动作网络用于将接收到的当前状态向量st映射到对应动作向量at，其中表示t时刻发电机i的功率，满足如下的物理约束：表示发电机i的功率最大值，esst,j表示t时刻对储能设备j充放电的动作信号，其范围为[-1,1]；
18、所述动作网络包括顺次设置的输入层、隐藏层和输出层；
19、所述输入层对输入的微电网的当前状态向量st进行初步处理，该过程记为finput＝relu(w1st+b1)，其中，w1表示输入层的权重向量；b1表示输入层的偏置向量；
20、所述隐藏层对finput进行中间过渡处理，记为fhidden＝relu(w2finput+b2)，其中，w2表示隐藏层的权重向量；b2表示隐藏层的偏置向量；
21、所述输出层对fhidden进行以下处理：
22、基于fhidden计算出均值和方差，记为其中，w3表示输出层的第一权重向量；b3表示输出层的第一偏置向量，w4表示输出层的第二权重向量；b4表示输出层的第二偏置向量；表示第k维动作的随机分布的均值，表示第k维动作的随机分布的方差；k∈(1,m+n)，m表示发电机的总数，n表示储能设备的总数；
23、先从标准正态分布n(0，1)中采样得到然后计算得到重参数采样结果；将所述重参数采样结果送入sigmoid函数或tanh函数，得到和其中，sigmoid函数的取值范围在0到1之间，tanh函数的取值范围在-1到1之间；
24、基于计算出合乎物理约束的t时刻发电机i的功率
25、基于得到t时刻对储能设备j充放电的动作信号esst,j。
26、可选地，各可控设备的控制信号的计算方法包括：
27、将t时刻对储能设备j充放电的动作信号esst,j送入缩放模块，变为t时刻储能设备j的充放电功率信号t时刻储能设备j的充放电功率信号下发至储能设备j后应能满足表示储能设备j的充放电功率信号最小值，表示储能设备j的充放电功率信号最大值；
28、将所有发电机的功率信号和所有储能设备的充放电功率信号送入功率平衡模块，通过功率平衡公式，得出当前微电网盈余或者缺损的功率信号所述功率平衡公式为：其中，表示t时刻光伏发电设备的功率，表示t时刻风力发电设备的功率，表示t时刻随机负载的功率；
29、将t时刻发电机i的功率作为t时刻发电机i的控制信号；
30、将t时刻储能设备j的充放电功率信号作为t时刻储能设备j的控制信号；
31、将功率信号作为家庭微电网与主电网交易的控制信号。
32、可选地，所述缩放模块对接收到的t时刻对储能设备j充放电的动作信号esst,j进行以下处理：
33、根据储能设备j在t时刻的荷电状态以及计算出t时刻最大放电功率和最大充电功率，构成了t时刻的储能设备j的充放电功率的上下界；式中ηcharge和ηdischarge分别表示储能设备的充电效率和放电效率，ej表示储能设备j的容量，δt表示设置的决策间隔时长，和分别表示t时刻储能设备j的充电功率和放电功率，二者之间满足：这表明同一储能设备在同一时刻只能处于放电或充电两种状态中的一种；充电功率用正值表示，放电功率用负值表示；
34、基于储能设备j的充放电功率的上下界，通过范围的映射，得本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：所述微电网的当前状态向量的数学表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：所述动作网络用于将接收到的当前状态向量st映射到对应动作向量at，其中表示t时刻发电机i的功率，满足如下的物理约束：表示发电机i的功率最大值，ESSt,j表示t时刻对储能设备j充放电的动作信号，其范围为[-1,1]；
4.根据权利要求1所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：各可控设备的控制信号的计算方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：所述缩放模块对接收到的t时刻对储能设备j充放电的动作信号ESSt,j进行以下处理：
6.根据权利要求1所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：在所述动作网络的训练过程中，利用评估网络负责实现状态动作对到价值的映射，所述评估网络包括顺次设置的：
7.根据权利要求6所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：所述评估网络包含两组子网络，各子网络分别包括评估子网络和目标子网络，分别记和
8.根据权利要求7所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：所述动作网络的训练方法包括：
9.根据权利要求8所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：
10.一种家庭微电网能源管理系统，其特征在于，包括存储介质和处理器；
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【技术特征摘要】
1.一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：所述微电网的当前状态向量的数学表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：所述动作网络用于将接收到的当前状态向量st映射到对应动作向量at，其中表示t时刻发电机i的功率，满足如下的物理约束：表示发电机i的功率最大值，esst,j表示t时刻对储能设备j充放电的动作信号，其范围为[-1,1]；
4.根据权利要求1所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：各可控设备的控制信号的计算方法包括：
5.根据权利要求4所述的一种家庭微电网能源管理方法，其特征在于：所述缩放模块对...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玉峰，尹一磊，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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