基于深度Q網絡的虛擬電廠儲能數據挖掘

高琳 劉甲林 李靜

摘要：虛擬電廠儲能系統的智能調度尤為關鍵，因此提出了一種基于深度Q 網絡（deep Q network，DQN）的虛擬電廠儲能數據挖掘方法，結合光伏發電功率、負荷功率和電力市場的實時動態電價，進行虛擬電廠儲能數據挖掘仿真研究。仿真實驗證實，在光伏發電功率大于負荷功率時，虛擬電廠儲能系統可以根據電價情況進行充放電操作，以最大化調度收益，從而實現了對虛擬電廠儲能系統的智能化管理。該方法有效提升了虛擬電廠儲能系統的智能化水平和能源調度效率，為未來虛擬電廠智能化運行提供了新的方法。

關鍵詞：深度學習；神經網絡；數據挖掘；虛擬電廠；儲能

中圖分類號：TM73；TP181 文獻標識碼：A

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隨著可再生能源的迅速增長和能源轉型的推進，虛擬電廠（virtual power plant，VPP）已成為實現能源智能化管理和提高系統靈活性的關鍵解決方案。在虛擬電廠中，儲能系統被視為重要的能量存儲設施，其運行的優化對于平衡電力系統的供需、提高系統的可靠性至關重要。然而，隨著儲能系統規模的不斷擴大和運行復雜性的增加，如何有效利用儲能數據進行深度分析和挖掘，成為優化虛擬電廠運行的關鍵挑戰之一。

人工智能是一種模擬人類智能行為的技術，其核心在于利用計算機系統模擬人類的思維過程以及學習能力，從而執行各種任務。在人工智能領域，深度Q 網絡（deep Q network，DQN）是一種基于深度學習和強化學習的方法，已在解決復雜的決策問題時展現出驚人的性能。DQN 結合了深度神經網絡的表征學習能力和Q 學習（Q-learning）的強化學習框架，能夠自動從環境中學習并優化決策策略，適用于探索和解決具有高度不確定性和復雜性的問題。DQN 在視頻游戲、機器人控制、交通規劃等領域的成功應用，表明了其在決策制定和優化方面的巨大潛力。在虛擬電廠儲能數據挖掘中，利用DQN 可以有效地對儲能數據進行分析和建模，實現智能化的儲能系統管理，優化系統的運作效能與經濟效益。本文旨在探討基于DQN 的虛擬電廠儲能數據挖掘方法，以加速能源智能化管理的實現，并為能源系統的持久發展提供理論與技術支持。