面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法

周宁; 徐铭铭; 刘清秋; 黄玉雄; 陈明; 李更丰

doi:10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20240492

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面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法

“人工智能赋能的新型电力系统建设”专题 | 更新时间：2026-02-13

- 面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法
- 面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法
- 全球能源互联网 2026年9卷第1期页码：60-71
- 作者机构：
  
  1. 国网河南省电力公司电力科学研究院
  2. 西安交通大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目（521702230005/SGHADK00PJJS2400401）~~
- DOI：10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20240492
  中图分类号： TM73;TP181
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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周宁, 徐铭铭, 刘清秋, 等. 面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法[J]. 全球能源互联网, 2026,9(1):60-71.

周宁, 徐铭铭, 刘清秋, et al. 面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法[J]. 2026, 9(1): 60-71.
周宁, 徐铭铭, 刘清秋, 等. 面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法[J]. 全球能源互联网, 2026,9(1):60-71. DOI： 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20240492.

周宁, 徐铭铭, 刘清秋, et al. 面向强不确定性供需波动的新能源电网调度强化学习算法[J]. 2026, 9(1): 60-71. DOI： 10.19705/j.cnki.issn2096-5125.20240492.

摘要

随着新能源产业逐步规模化，面向新能源消纳能力提升的电力系统，动态经济调度重要性日渐凸显。提出一种分布式多智能体强化学习算法来解决高比例新能源动态经济调度问题。首先，通过平均一致性算法得到每时刻电网功率总需求，利用投影优化方法求得满足耦合约束、完全消纳新能源的可行功率输出；同时，基于二次函数逼近评价网络的状态动作值函数，通过求解凸优化问题得到调度的另一个近似最优解；然后，构建动作网络用于直接学习总功率需求、新能源实时最大可用出力与各火电机组决策有功出力之间的关系，并运用大量训练所得经验，在动态电力系统中迅速作出最优输出功率预测，从而提高发电机决策效率；最后，通过IEEE 39节点算例验证了所提算法的有效性和鲁棒性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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