该
电池储能体系(BESS) 在
维持用户侧电力供需平衡方面发挥着关键作用。本文提出一种
能量办理输出： 根据深度Q网络（DQN）算法的电池储能体系（BESS）能量办理体系（EMS），该体系考虑了
电池充放电时刻。首先树立EMS的数学模型，随后将EMS的最优决议计划进程建模为
马尔可夫决议计划进程(MDP)，并根据此规划了MDP公式和DQN算法，根据读档条件拟定充放电计划。最终，根据我国贵州遵义某条线路的实践读档数据进行了试验研讨。测试结果表明，本研讨所提出的优化办法将电网动摇的最大方差下降至原始方差的49%，一起将充放电循环次数削减至原次数的1/3至1/2范围内。 %%
电池初始值
这延缓了电池老化进程，提升了其经济性与有用功率能量办理
战略。 strategies.
引言
不同用户的用电需求正逐步增长，用电行为呈现多元化特征，这使得电网读档峰谷差逐步增大，对电力体系安稳运转提出了新的应战[1]。为保证电力体系发用电环节的平稳运转，必须引进有用的调峰计划[2]。传统削峰填谷办法一般依靠火电机组、燃气轮机机组及水电机组，这些发电设备需具有极高容量且建设周期绵长。电池储能体系（BESS）经过用电顶峰时段放电、低谷时段充电，可帮忙电力体系完成削峰填谷方针，具有重要经济含义[[3], [4], [5], [6]]。文献[3]将人工智能驱动的需求猜测运用于社区动力和谐，完成了峰值需求下降21%的成效。集中式猜测机制占据主导地位且缺少动态定价整合。与之相反，文献[4]运用博弈论对温控负荷（TCL）进行动态定价与和谐操控，并将可再生动力发电猜测嵌入价格信号中。文献[5]选用混合粒子群优化算法求解非凸设备调度问题。区别于需求侧调控办法，文献[6]提出了一种双层微电网办理体系。经过整合离线多方针优化与实时极值优化操控，完成对猜测误差的补偿。
要使电池储能体系(BESS)在削峰填谷战略中充分发挥作用，其条件是具有合理的调度机制与能量办理算法。不同算法经过辨认实践办理进程中负荷需求的特征曲线，然后确认最佳充放电动作。选用混合整数线性规划算法可有用削减电网与负荷之间的失配问题[7]。此外，研讨选用带滑动窗口的动态规划办法(DP)进行微电网经济调度，该办法能求解微电网凸优化问题，其功能优于静态调度计划[8]。为供给更经济的电池规划计划，将随机线性规划运用于微电网能量办理体系(EMS)，以下降市场功率不平衡对电网的影响[9]。虽然这些经典优化算法在序列优化问题上更为有用，但因为核算量庞大[10]，其在实践运用中的实时功能较差。
跟着可再生动力在智能电网中的占比逐年进步，为电力负荷带来更多随机间歇性，猜测算法与元启发式算法的结合可提升动力办理体系（EMS）功能。文献[11]提出了多层蚁群算法，经过优化日前猜测的读档数据完成当日实时操控，并在实践场景中验证了即插即用特性。为进步综合动力体系的可靠性与办理水平，选用混沌引力搜索算法（CGSA）完成根据日前优化模型的实时调度，该算法不只处理了综合动力体系的电力分配问题，一起下降了电网动摇[12]。文献[13]选用长短期回忆神经网络猜测动力出产数据，并运用遗传算法对帕累托解集进行综合择优，然后供给最优的日动力调度计划。但是上述启发式算法对猜测数据精度要求较高，且其鲁棒性与泛化才能缺乏。
因为深度强化学习（DRL）等算法无需体系模型与先验知识[14]，其能在不确认环境中继续学习以辨认最优战略，因而强化学习算法在配电网能量办理的理论与实践范畴已趋于成人。DRL算法不依靠于建模或准确的读档数据，可经过与配电网的继续交互进程逐步探索寻求最优方针，然后完成满足不同需求的能量调度[15]。为进步住所用电中的电池办理与操控水平，研讨经过双迭代Q学习算法证明了电池办理战略的收敛性，然后提升了电网与电池储能体系(BESS)的工作功率[16]。文献[17]表明，模型猜测操控(MPC)与Q学习算法的组合可以根据不一起刻尺度做出决议计划，下降电网运转不确认性对体系的影响，并改善分布式动力与住所用电的匹配功能。文献[18]研讨了滨海住所社区产生峰值负荷的各种环境因素。为完成峰值负荷办理，选用Q学习算法进行自适应读档操控。但是跟着环境状况维度或动作维度的增加，核算工作量可能显著上升，然后导致收敛性恶化[19]。
因而，将Q学习与深度学习相结合可提升泛化才能与核算功能。文献[20]中规划的DQN算法已广泛运用于EMS规划流程[21]。研讨[22]表明，运用历史数据训练DQN算法完成动态鸿沟条件下的实时操控，不只能完成削峰填谷，还可下降体系本钱。文献[23]则探讨了集成DQN的EMS在居民区中对不同电器的操控战略。该智能体可以适应不同电器设备的运用行为，有用下降峰均比（PAR）与经济本钱。在深度强化学习与猜测技能融合方面，研讨者提出了一种根据双向长短期回忆卷积神经网络（BiLSTM CNN）的端到端模型。该模型不只进步了风能与Load猜测精度，还经过深度强化学习优化了微电网全生命周期本钱[24]，但其在大规模体系中的适用性仍有待验证。在[25]中，信息增强深度强化学习（IE-DRL）将未来读档与光伏猜测归入状况空间。试验证明该体系能下降运营本钱，但其功能高度依靠猜测模型的准确性。为应对微电网实时运转的不确认性，研讨者提出了一种两阶段操控战略。经过将近期猜测与实时操控相结合，试验表明深度强化学习表现最优[26]。文献[27]则将经济优化问题转化为马尔可夫决议计划进程。研讨者提出了接连深度强化学习（CDLR-DDPG）算法，该算法提升了体系的经济效益。
虽然上述研讨已取得杰出的管控作用，但均未考虑电池充放电次数因素对电池寿命的影响[28]。为此，文献[29]研讨了充放电次数对电池老化的影响，并拟定了束缚办法以防止电池过度充放电，此举不只下降了电网动摇，还延长了电池运用寿命。此外，文献[30]相同考量了电池充放电次数，然后削弱了电池功能的循环衰减。因而，在提升动力调度效能的一起，还需考虑电池的充放电次数，以进步EMS的实践经济价值[31]。本文经过束缚电池的充放电动作，防止不必要的充放电状况，并将该束缚增加至DQN的输出动作端口，有助于DQN学习削峰填谷战略并保障电池健康。为处理用户侧电力供需平衡问题，本文提出一种考虑电池充放电次数的DQN基EMS操控算法。该算法具有强鲁棒性，可帮忙完成不同负载工况下的日前BESS能量调度与日内实时电池功率办理操控。将电池充放电时刻束缚计划集成至DQN算法后，可有用防止电池不必要的充放电动作，不只提升了DQN算法的削峰才能，也有利于电池健康办理。根据我国贵州遵义某线路实践负荷数据展开的详细试验，充分验证了所提办法的有用性。
