基于多智能体强化学习的研究：台湾地区光存储与充电的动态协同调度策略

《Microchemical Journal》：Research on dynamic collaborative scheduling strategy of optical storage and charging in Taiwan region based on multi-agent reinforcement learning

动态协作调度策略基于多智能体强化学习，结合游戏理论与注意力机制，构建台湾地区电力系统数字孪生模型，涵盖光伏、储能、充电桩及配电网，实现多目标优化与实时调度。仿真显示成本降至5.2元/日，电压合格率达91.6%，储能寿命延长30%，综合收益提升83.2%。

　　随着分布式光伏、储能系统以及电动汽车充电负荷的大规模接入，台湾地区的能源管理正面临前所未有的挑战。传统的能源调度模式已难以满足当前复杂多变的电网运行需求，特别是在高频率、高不确定性的负荷变化面前。因此，亟需一种基于多智能体强化学习的动态协同调度策略，以实现系统在安全性、经济性和效率方面的全面提升。本文围绕台湾地区这一核心区域，构建了一个涵盖光伏发电、储能系统、电动汽车充电设施及配电网的综合能源协同调度模型，通过引入多智能体系统协同机制和博弈论方法，有效提升了调度策略的智能化水平。

在实际的变电站场景中，光伏逆变器、储能单元和充电堆作为核心的能源转换与负荷节点，各自拥有独立的运行目标。这些目标的实现不仅依赖于自身的性能表现，更需要与其他设备进行协同配合。因此，如何在保证系统整体目标的同时，协调各个节点的局部目标，成为研究的关键。多智能体系统中的每个智能体代表一个设备节点，它们通过学习和博弈决策相互作用，以实现系统的动态平衡。这种平衡不仅体现在能量供需的协调上，还涉及电压稳定性控制、系统经济运行以及分布式资源的本地化利用等多个方面。

为了应对高维异构状态特征和部分可观测性问题，本文设计了一种状态信息融合模块和基于注意力机制的动作空间分解机制。这些机制能够在复杂的调度环境中，提升智能体之间的信息协作效率和决策准确性。状态信息融合模块通过整合多源数据，如本地电压值、电池荷电状态、光伏功率预测值、充电需求以及线路热稳定性指数等，将这些信息转化为高维特征向量，为智能体提供全面的环境感知能力。而动作空间分解机制则通过注意力机制，使智能体能够根据其关注的重点，合理分配资源和优化调度策略，从而在复杂的电网环境中做出更加精准的决策。

此外，本文还提出了一个本地策略网络的设计方案，该网络结合了课程学习方法，用于在数字孪生平台上进行大规模的仿真实验。通过对比集中式模型预测控制与现有多智能体策略，验证了所提出策略在经济性和稳定性方面的显著优势。实验结果表明，该策略不仅有效降低了台湾地区的平均日用电成本，还大幅提升了电压偏差合格率，延长了储能系统的使用寿命，并显著减少了单次充放电的能量损耗。同时，76%的充电需求能够直接通过光伏发电满足，减少了电网在高峰时段的购电比例，达到12.4%。此外，储能系统的单日削峰能力达到了51.9kWh，系统的综合收益提升了83.2%。

在模型构建方面，本文从输电线路的激光雷达点云数据出发，利用点云分割技术提取线路的关键物理组件，如导线、绝缘子、杆塔和周围植被等，并将这些空间特征转化为几何安全约束。这些约束进一步映射到变电站区域的潮流分析模型中，以电气约束如线路载流能力极限、节点电压上下限等进行表达，从而为智能体的调度策略提供了安全运行的边界。通过引入博弈论方法，设计了每个智能体的局部收益函数，并构建了一个具有连续动作空间、部分可观测状态和多维耦合约束的马尔可夫博弈模型，使得调度策略能够在竞争与合作之间取得平衡。

在算法实现方面，本文采用了集中式训练与分布式执行相结合的协同学习范式。在训练阶段，利用全局信息引导各个智能体策略的收敛，确保模型在复杂环境下的适应性和鲁棒性。而在实际部署阶段，每个智能体基于局部观测独立决策，兼顾性能和可行性。这种设计不仅提高了调度策略的实时性，还增强了系统的灵活性，使其能够应对不断变化的电网运行条件。

在实验分析部分，本文借助数字孪生系统OpenDSS和NS-3实现了物理系统与通信系统的联合仿真。物理系统的仿真步长设定为1秒，通信系统的仿真步长为10毫秒，以确保电力与信息交互的动态匹配。图5.1展示了可再生能源利用率分布和状态值的空间表示，通过事件触发机制，仅在观测到关键状态变化时才进行状态信息的广播，从而减少通信负担，提高系统的运行效率。

本文的研究成果不仅在理论上具有重要意义，还在实际应用中展现出良好的效果。通过合理的系统建模方法和注意力机制的引入，实现了对多源异构数据的有效融合和处理，提升了调度策略的智能化水平。同时，结合动态和物理拓扑结构，实现了各类设备之间的协调控制，确保了系统的安全、经济和高效运行。在数字孪生平台和实际电网拓扑结构下，该策略展现出较强的鲁棒性、可移植性和实时性，为未来智能电网的发展提供了有力的技术支持。

综上所述，本文通过构建一个融合多智能体协同机制和博弈论的综合能源调度模型，结合注意力机制和本地策略网络，有效解决了高维异构状态特征和部分可观测性问题，提升了调度策略的准确性和适应性。实验结果表明，该策略在降低用电成本、提高电压稳定性、延长储能设备寿命以及提升充电需求满足率等方面均取得了显著成效，为实现智能、低碳、高效的电网运行提供了新的思路和方法。未来，随着技术的进一步发展和应用的不断拓展，该策略有望在更广泛的电力系统中得到推广和应用，推动能源管理向更加智能化的方向迈进。