本文是一篇电气自动化论文，本文以基于DRL方法的微电网系统低碳经济运行的源荷预测与能源调度作为主要研究内容，首先，对微电网内的源、荷、储设备运行特性进行了分析，并结合系统运行的低碳经济性，阐述了研究的目的；
第一章绪论
1.1研究背景
世界经济不断发展、社会生活不断进步的同时，化石燃料作为人类活动主要能量来源的地位仍未改变，随着世界各国各区域二氧化碳排放，温室气体随之剧增，对全球生态系统构成了威胁。在这一背景下，世界各国以全球协约的方式减排温室气体，中国据此现状提出了“碳达峰”和“碳中和”目标[1]，社会各界也开始关注起“控碳”、“减碳”、“低碳”、“零碳”、“负碳”等概念与实施方法，即在保持社会经济发展的前提下，提高能源利用效率，减少二氧化碳排放，尽早实现碳达峰，同时通过改进技术与工艺，平衡生产消费与碳排放量，最终实现碳中和。因此，诸如风电和光伏等的分布式电源，由于其相较于传统火电具有无污染的特点，在当前环境下备受关注，然而其发电特性受自然环境影响大，供电稳定性低，随机性与波动性高，导致接入大电网具有一定局限性[2-3]。而微电网又是由分布式电源、储能系统、负荷等设备构成的发配电系统，是分布式电源就近消纳就地平衡的有效技术手段[4]，同时微电网技术还可将多类型能源耦合，如关注电热气多能互补、综合利用的特点，在满足用能多元化的同时提高能源利用效率，达到减少碳排放的目标[5]。
近年来，人工智能技术尤其是机器学习(machine learning)方法，在各个领域崭露头角，取得了突破性成果。作为一种以算法模型构建动态环境的方法，智能体从研究数据和统计信息中探索学习，不指定其明确的指令，仅评估学习的训练结果，即仅对权重参数进行相应调整，便可使输出不断趋近于理想结果[6]，通过对训练过程中添加噪声等手段进行改进，还可对智能体进一步开发泛化能力，应对预期之外的情况[7]。深度学习(deep learning，DL)、强化学习(reinforcement learning，RL)以及两者结合的深度强化学习(deep reinforcementlearning，DRL)方法为当前机器学习最常用的方法。其中DL以添加多层神经网络的方式来学习数据和特征，各层神经网络独立处理数据又相互配合调整每层网络各自的权重，通常对数据量的需求较大，同时也随着数据量的增长而使输出结果更加理想，适用于数据预测等场景；RL通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法，其最大特点是由奖励信号来指导智能体调整输出结果，使得获得奖励最大化，适用于机器人控制与决策等场景；DRL则结合了前两者特点的方法，智能体自行观测环境状态，以DL的感知能力学习环境的状态特征，以RL的决策能力学习输出策略并作出相应调整使奖励信号最大化。
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1.2前沿研究现状
1.2.1微电网技术研究现状
随着我国经济环境的高速发展，国家陆续出台多项行业利好政策，微电网项目建设普及率提升。国家政府的重视与政策的扶持以及新能源应用的高速发展促使中国微电网行业步入快速发展的时期，打造了良好的行业成长环境。
在当前电力系统的环境下，供给侧由分布式电源主导，表现为尤其是微电网的电力供给波动性与随机性同时逐渐提高、系统运行稳定性面临挑战、在系统支撑力和频率调节能力等方面减弱表现较为突出[19]。对于上述问题，已有相关文献对于不同运行目标利用传统方法进行了相关研究：文献[20]针对微电网功率振荡问题，分析了基于同步机转子摇摆方程设计的虚拟发电机，因负阻尼效应而导致系统低频稳定性降低的情况，基于传递函数零点与力矩向量的同时补偿方法，构建了一种虚拟阻尼力矩补偿器，有效解决因阻尼下降导致的低频振荡问题。文献[21]对于微电网在不确定环境下的并网运行问题，利用极限场景修正了由源荷不确定性构造的概率分布模糊集，提高了不确定集的鲁棒性，从而有效平衡了微电网与配电网间的优化目标，以及在并网型微电网的日前运行优化问题上体现出了优越性。文献[22]对分布式电源不确定性和多主体利益，对微电网基于碳交易机制建立了相关模型，并提出了一种含碳交易的多微电网运行优化策略，利用交替方向乘子法对模型进行求解，在实现各主体隐私保护的同时提升了运行效益。文献[23]针对混合型微电网的运行特点，提出了一种综合控制虚拟同步机与直流电压的策略，仿真结果显示，方法提高了并网平滑性，降低了冲击电流，从而提高了微电网系统的运行稳定性。文献[24]通过对布局分散的微电网并、离网问题，利用于卫星授时信号同步来检测微电网运行孤岛状态，并基于跟踪微分器提出了一种针对追踪分布式电源输出电流相位的相位无超调跟踪方法，通过仿真表明了方法在微电网并、离网的平滑性与速度的提升。
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第二章微电网系统数学模型建立
2.1引言
本章主要介绍了如图2.1所示的热电联供(combined heat and power,CHP)型微电网系统架构，该系统整合了燃气动力与热力设备、光伏电源、风电机组以及储能系统等多种元素。首先通过对各类发电设备的运行特性、储能系统性能以及负荷特性进行剖析，构建了反映微电网系统运行机制的数学模型。其次，着重探讨了微电网整体运行的经济性和低碳性特征，从而对先前建立的数学模型进行了针对性的综合优化，以便更准确地反映出微电网在低碳环保与经济效益两方面的表现。为后续章节中采用DRL方法建立以最优低碳经济运行为目标的微电网能量管理控制模型奠定了基础。
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如图2.1所示的微电网系统是一种能够同时产生并供应电能和热能的小型分布式能源网络，其系统架构通常包括以下几个主要部分：以热电联产装置与风光发电设备组成的分布式能源单元、能量转换与存储设备、配电系统、热力输送系统，以及负责整个微电网运行状态监控、能源管理和优化调度，确保供需平衡和稳定运行的集中控制层，此外，微电网系统通常还与主电网相连接，通过集成多种能源技术和智能控制策略，提高能源的整体利用效率，减少损耗，实现系统运行低碳环保和经济效益的最大化。
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2.2电、热生产设备运行特性与数学模型
2.2.1燃气动力与热力设备模型
2.2.1.1燃气轮机与余热锅炉
燃气轮机(gas turbin)与余热锅炉(heat recovery boiler)主要实现微电网内热电联供，从而降低网内风光出力间歇性与波动性对用户用电影响及满足网内热负荷需求。工作示意图如图2.2所示，燃气轮机在燃烧天然气后，排出高温尾气，这部分尾气含有大量的废热，而余热锅炉则捕获这部分热量，将其用于供热需求，该两者设备协同工作可实现高效的能源转换和利用，提高系统运行的经济性[56]。
具体工作流程为：首先，天然气进入燃烧室燃烧，产生的高温高压气体推动涡轮叶片旋转，涡轮机连接发电机，将机械能转化为电能；其次，排出的高温废气通过管道进入余热锅炉的不同热交换区段，高温废气首先加热锅炉内的过热器，生成过热蒸汽供给蒸汽轮机发电使用，后继续流经蒸发器，将锅炉内的水加热产生蒸汽；最后，废气温度降低，在空气预热器中加热给水或助燃空气，进一步提取剩余热量[57]。
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第三章基于DL方法的源荷预测模型......................21
3.1引言........................................21
3.2基于改进CNN-Bi-LSTM的源荷预测模型构建................21
第四章基于DRL方法的微电网能量管理控制模型........................33
4.1引言................................33
4.2 DRL方法核心要素预设.........................34
第五章总结与展望.............................54
5.1总结.............................54
5.2展望.........................................55
第四章基于DRL方法的微电网能量管理控制模型
4.1引言
以DRL方法建立能量管理控制策略模型，微电网能够更高效地利用如风能、太阳能为代表的可再生能源，降低实际运行过程中对传统化石燃料的依赖，以便助力全球温室气体排放减少和应对气候变化，达到低碳发展的长远战略目标。在保证系统低碳经济运行的同时，该方法模型还可优化微电网运行的备用容量、储能运用和供需平衡，提高系统的运行可靠性和韧性，对于保障供电安全和社会稳定具有重要意义。此外，DRL方法模型可实时学习与适应电力市场价格信号，使微电网在满足自身能源需求的同时，积极参与电力市场交易，通过峰谷调节、需求响应等方式创造经济价值，帮助微电网优化各类分布式能源的协调运行，提高清洁能源在系统中的占比，优化能源消费结构，促使微电网朝着更经济、更可持续的方向发展。总之，基于DRL方法的微电网能量管理策略模型不仅可改善系统运行的低碳性和经济性，还在节能减排、能源结构调整、市场化运作、系统韧性和技术创新等方面产生了深远的社会经济和技术影响。然而，实际微电网运行过程中有多项硬性约束，如储能系统的充放电效率、功率极限、设备运行寿命等，现有相关研究中，将这些约束条件融入DRL模型的方法仍有待完善，并且系统运行环境随季节、天气等环境因素影响较大，导致系统特性不断变化，现有基础DRL模型在环境动态变化下的适应性有待提高，故需探索模型持续学习和在线更新机制，进而对基础的方法模型进行改进。
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第五章总结与展望
5.1总结
当前微电网能量管理控制的研究已深入到多个层次，从理论模型构建到智能控制算法设计，再到政策导向下的实际应用探索，均体现出高度的技术创新和实践价值，并且伴随科技进步与社会对生态保护的日益重视，未来这一领域的研究仍将继续深入与完善。基于此背景下，微电网系统的能源运行规划着重于优化配置各种资源，包括储能技术及如风能和太阳能等的清洁能源，这些电源输出具有间歇性和不确定性，而DRL方法又可实现微电网系统实时优化能源调度，最大限度地利用可再生能源，减少化石燃料的消耗，确保微电网的稳定运行同时最大程度减少碳排放量，此外，以DL方法准确预测微电网内的分布式电源出力与负荷需求，还有助于实现供需平衡，避免因能源过剩而导致的弃风、弃光现象，助力微电网实现低碳经济运行，推动绿色能源的有效利用和可持续发展目标的实现。
基于上述，本文以基于DRL方法的微电网系统低碳经济运行的源荷预测与能源调度作为主要研究内容，首先，对微电网内的源、荷、储设备运行特性进行了分析，并结合系统运行的低碳经济性，阐述了研究的目的；其次，根据先前分析的系统运行特性，引入DL方法对电源出力与负荷需求构建预测模型并改进；再次，基于以噪声注入与熵正则化机制改进的TD3算法，建立了微电网系统调度模型；最后，将基于改进DL方法的预测模型与基于改进DRL方法的调度模型进行耦合，构成微电网能量管理控制模型，预测模型提供预测数据供给调度模型进一步优化策略，以增强其应对不确定性环境的能力；而预测模型则通过获取实时策略与环境交互后得到的实时动态数据，进一步丰富预测模型训练数据集。
参考文献（略）