基于改进SAC算法的多微电网经济优化调度研究

赵志华; 倪欢

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1835

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基于改进SAC算法的多微电网经济优化调度研究

更新时间：2026-03-06

- 基于改进SAC算法的多微电网经济优化调度研究
- Vol. 47, Issue 2, Pages: 355-364(2026)
- 作者机构：
- 作者简介：
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1835
  CLC： TM73
- Online First：05 March 2026，
  
  Published：05 March 2026
- 稿件说明：
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赵志华, 倪欢. 基于改进SAC算法的多微电网经济优化调度研究[J]. 2026, 47(2): 355-364.
DOI：

赵志华, 倪欢. 基于改进SAC算法的多微电网经济优化调度研究[J]. 2026, 47(2): 355-364. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1835.

摘要

针对考虑电动汽车和光伏、风电出力的多微电网系统模型

以系统总运行成本最小化为目标函数

建立起基于深度强化学习的多微电网系统经济优化调度框架

并运用改进软演员-评论家（SAC）算法的框架设计状态、动作、奖励函数和神经网络结构

通过对激活函数和经验回放池的改进

提高了算法的搜索能力和防局部最优解的能力

实现了基于改进SAC算法的多微电网经济优化调度。经过仿真对比分析

该算法得到的调度策略降低了总运行成本。

Abstract

Aiming at the multi-microgrid system model considering the output of electric vehicles

photovoltaics and wind power

an economic optimization scheduling structure for multi microgrid systems based on deep reinforcement learning is established with the minimization of the total operating cost of the system as the objective function

and the state

action

reward function and neural network structure of the improved SAC algorithm are designed by using the framework of the improved SAC algorithm. After simulation and comparative analysis

the scheduling strategy obtained by the algorithm reduces the total operating cost.

关键词

Keywords

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