基于差分隐私联邦强化学习的低碳社区能量管理

田发扬; 王守相; 郭陆阳; 刘清灵; 余潜跃; 李宗英

doi:10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.07.003

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基于差分隐私联邦强化学习的低碳社区能量管理

更新时间：2026-07-13

- 基于差分隐私联邦强化学习的低碳社区能量管理
- Vol. 43, Issue 7, Pages: 27-35(2026)
- 作者机构：
  
  智能配用电装备与系统全国重点实验室(天津大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.07.003
  CLC： TM73;TP181
- Published：2026
- 稿件说明：
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田发扬, 王守相, 郭陆阳, et al. 基于差分隐私联邦强化学习的低碳社区能量管理[J]. 2026, 43(7): 27-35.
DOI：

田发扬, 王守相, 郭陆阳, et al. 基于差分隐私联邦强化学习的低碳社区能量管理[J]. 2026, 43(7): 27-35. DOI： 10.19421/j.cnki.1006-6357.2026.07.003.

摘要

含高渗透率光伏、储能与电动汽车的低碳社区面临分布式能源协调优化挑战。强化学习方法凭借其无需精确建模且能自适应动态环境的优势，成为应对此类问题的有效途径。然而，现有方法需各建筑共享充电计划、负荷预测等敏感数据以实现协调，存在严重隐私泄露风险。提出面向低碳社区能量管理的差分隐私联邦强化学习框架。各建筑独立训练本地策略网络，通过联邦协调服务器聚合差分隐私加噪的模型参数并广播社区负荷信息，全程无需共享原始运行数据。为应对建筑间的物理异质性与隐私噪声对策略性能的双重挑战，分别引入异构感知联邦聚合机制与基于Fisher信息矩阵的自适应隐私预算分配机制。实验结果表明，所提框架在严格隐私保护条件下，有效降低了社区用电成本与碳排放，并显著抑制了社区负荷峰值，为隐私保护下的低碳社区能量管理提供了可行方案。

Abstract

关键词

Keywords

references

Cardiff University, Cardiff CF24 3AA, UK,Cardiff University, Cardiff CF24 3AA, UK,Cardiff University, Cardiff CF24 3AA, UK,Cardiff University, Cardiff CF24 3AA, UK,Cardiff University, Cardiff CF24 3AA, UK.Peer-to-Peer energy trading in a Microgrid[J].Applied Energy,2018.

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