计及碳排放的联邦DDQN多能微网能量管理策略

多能微电网(MEMG)在促进碳中和和实现可持续发展方面发挥着重要作用,本文旨在探讨MEMG的有效能源管理策略.首先,建立了一个允许微电网内部能量转换的能量管理系统模型,并建立了相应的马尔可夫决策过程(MDP)问题.然后,提出了一种改进的双深度Q网络(iDDQN)算法,通过改进Q值的计算来增强探索能力,并在该算法中引入了优先体验重放(PER),以提高训练速度和有效性.最后,利用联邦学习(FL)和iDDQN算法,提出了一种联邦iDDQNs来设计MEMG能量管理策略,使每个微电网能够以局部神经网络(NN)参数的形式与联邦层共享其经验,从而确保数据的隐私和安全.仿真结果验证了所提出的能源管理策略在最大...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:全球能源互联网（英文版） 2023, Vol.6 (6), p.689-699
Main Authors: 杨艳红, 马腾飞, 黎海涛, 刘伊然, 唐成虹, 裴玮
Format: Article
Language:Chinese
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:多能微电网(MEMG)在促进碳中和和实现可持续发展方面发挥着重要作用,本文旨在探讨MEMG的有效能源管理策略.首先,建立了一个允许微电网内部能量转换的能量管理系统模型,并建立了相应的马尔可夫决策过程(MDP)问题.然后,提出了一种改进的双深度Q网络(iDDQN)算法,通过改进Q值的计算来增强探索能力,并在该算法中引入了优先体验重放(PER),以提高训练速度和有效性.最后,利用联邦学习(FL)和iDDQN算法,提出了一种联邦iDDQNs来设计MEMG能量管理策略,使每个微电网能够以局部神经网络(NN)参数的形式与联邦层共享其经验,从而确保数据的隐私和安全.仿真结果验证了所提出的能源管理策略在最大限度地降低MEMG的经济成本、减少二氧化碳排放和保护数据隐私方面具有优越性能.
ISSN:2096-5117
DOI:10.1016/j.gloei.2023.11.003