基于深度Q网络的虚拟电厂储能数据挖掘

高琳 刘甲林 李静

摘要：虚拟电厂储能系统的智能调度尤为关键，因此提出了一种基于深度Q 网络（deep Q network，DQN）的虚拟电厂储能数据挖掘方法，结合光伏发电功率、负荷功率和电力市场的实时动态电价，进行虚拟电厂储能数据挖掘仿真研究。仿真实验证实，在光伏发电功率大于负荷功率时，虚拟电厂储能系统可以根据电价情况进行充放电操作，以最大化调度收益，从而实现了对虚拟电厂储能系统的智能化管理。该方法有效提升了虚拟电厂储能系统的智能化水平和能源调度效率，为未来虚拟电厂智能化运行提供了新的方法。

关键词：深度学习；神经网络；数据挖掘；虚拟电厂；储能

中图分类号：TM73；TP181 文献标识码：A

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随着可再生能源的迅速增长和能源转型的推进，虚拟电厂（virtual power plant，VPP）已成为实现能源智能化管理和提高系统灵活性的关键解决方案。在虚拟电厂中，储能系统被视为重要的能量存储设施，其运行的优化对于平衡电力系统的供需、提高系统的可靠性至关重要。然而，随着储能系统规模的不断扩大和运行复杂性的增加，如何有效利用储能数据进行深度分析和挖掘，成为优化虚拟电厂运行的关鍵挑战之一。

人工智能是一种模拟人类智能行为的技术，其核心在于利用计算机系统模拟人类的思维过程以及学习能力，从而执行各种任务。在人工智能领域，深度Q 网络（deep Q network，DQN）是一种基于深度学习和强化学习的方法，已在解决复杂的决策问题时展现出惊人的性能。DQN 结合了深度神经网络的表征学习能力和Q 学习（Q-learning）的强化学习框架，能够自动从环境中学习并优化决策策略，适用于探索和解决具有高度不确定性和复杂性的问题。DQN 在视频游戏、机器人控制、交通规划等领域的成功应用，表明了其在决策制定和优化方面的巨大潜力。在虚拟电厂储能数据挖掘中，利用DQN 可以有效地对储能数据进行分析和建模，实现智能化的储能系统管理，优化系统的运作效能与经济效益。本文旨在探讨基于DQN 的虚拟电厂储能数据挖掘方法，以加速能源智能化管理的实现，并为能源系统的持久发展提供理论与技术支持。