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👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

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💥第一部分——内容介绍

对抗储能不确定性！PPO算法解锁弃风弃光 + 混合储能调度新方案

摘要：随着弃风弃光能源规模的不断增长，如何高效利用这些能源成为关键问题。本文聚焦混合储能系统（BESS + AWE）的实时最优调度，开发了基于PPO算法的深度强化学习模型。该模型设计了内预测（IP）和外预测（EP）两种状态输入，适用于不同预测场景，并通过奖惩机制保障系统稳定。以加州2019 - 2021年实际弃风弃光数据验证，结果表明EP状态模型利润达确定性混合整数线性规划（MILP）的94%，IP状态达90%；面对能源不确定性，性能显著优于随机优化（SO）；动作映射分析显示决策符合人类直觉。本算法基于Ray RLlib开发，开源代码支持快速二次开发，为储能商业化利用提供了高效解决方案。

关键词：弃风弃光；混合储能系统；深度强化学习；PPO算法；储能调度优化；不确定性应对

一、引言

1.1 研究背景与意义

近年来，可再生能源发展迅速，风能和太阳能的装机容量不断增加。然而，由于可再生能源的间歇性和波动性，弃风弃光现象时有发生，造成了大量的能源浪费。如何高效利用这些被弃置的能源，成为当前能源领域亟待解决的重要问题。

混合储能系统（BESS + AWE）结合了电池储能（BESS）和碱性水电解制氢（AWE）的优势，能够实现短周期和长周期储能的协同工作，为弃风弃光的高效利用提供了新的途径。但混合储能系统的调度面临着诸多挑战，如能源的不确定性、设备的运行特性等，传统的调度方法难以满足实时最优调度的需求。

1.2 国内外研究现状

目前，国内外对于弃风弃光利用和储能系统调度已经开展了一定的研究。在弃风弃光利用方面，主要集中在提高可再生能源的预测精度、优化发电计划等方面；在储能系统调度方面，传统的优化方法如混合整数线性规划（MILP）被广泛应用，但这些方法在处理不确定性和实时性方面存在不足。

深度强化学习（DRL）作为一种新兴的优化方法，具有强大的决策能力和自适应能力，在能源系统调度领域逐渐受到关注。然而，现有的DRL研究在储能系统调度中仍存在一些问题，如模型的可解释性差、对不确定性的处理能力不足等。

1.3 本文研究内容与创新点

本文开发了基于PPO算法的深度强化学习模型，用于解决混合储能系统的实时最优调度问题。创新点主要体现在以下三个方面：

• 提出混合储能精准协同调度策略，突破单一储能调度局限，覆盖多场景能源利用。
• 证明所提模型性能碾压传统方法，具有更强的抗不确定性能力。
• 实现决策逻辑的可解释性，使其贴近人类直觉，降低落地难度。

二、混合储能系统建模与问题描述

2.1 混合储能系统组成与工作原理

混合储能系统由BESS和AWE组成。BESS具有响应速度快、充放电效率高的特点，能够在短时间内实现电能的存储和释放，适合应对电价的波动；AWE则可以将多余的电能转化为氢气进行长期存储，具有大容量、长周期储能的优势。

2.2 调度问题描述

混合储能系统的调度目标是在满足设备运行约束和系统稳定性的前提下，最大化利用弃风弃光能源，实现经济效益的最大化。具体来说，需要根据当前的弃能量、电价、电池荷电状态（SOC）等信息，实时决定BESS的充放电功率和AWE的制氢功率。

2.3 不确定性分析

弃风弃光能源具有不确定性，受到天气、季节等多种因素的影响。这种不确定性给混合储能系统的调度带来了挑战，传统的调度方法难以在这种不确定性环境下实现最优调度。因此，需要开发一种能够应对不确定性的调度算法。

三、基于PPO算法的深度强化学习模型设计

3.1 PPO算法原理

PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种先进的深度强化学习算法，它通过限制策略更新的幅度，保证了训练的稳定性和收敛性。PPO算法采用Actor - Critic架构，Actor网络用于生成动作，Critic网络用于评估状态的价值。

3.2 状态空间设计

本文设计了内预测（IP）和外预测（EP）两种状态输入。IP状态仅使用历史24h的数据进行预测，适用于没有精准预测模型的场景；EP状态则包含未来24h的弃能预测信息，适用于有精准预测的场景。状态空间包括弃能量、电价、电池SOC等信息。

3.3 动作空间设计

动作空间包括BESS的充放电功率和AWE的制氢功率。为了满足设备的运行约束，对动作进行了合理的限制，如BESS的充放电速率设为0.3C，AWE仅在功率达最大容量20%以上时启动。

3.4 奖励函数设计

奖励函数的设计旨在引导模型实现最优调度，同时避免电池过充过放等问题。奖励函数包括经济效益奖励和约束惩罚两部分。经济效益奖励根据电价和储能设备的充放电情况计算；约束惩罚则对电池SOC越限、AWE启动条件不满足等情况进行惩罚。

四、实验验证与结果分析

4.1 实验数据与参数设置

实验采用加州2019 - 2021年的实际弃风弃光数据进行验证。设置了PPO算法的相关参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。同时，为了对比分析，设置了确定性混合整数线性规划（MILP）和随机优化（SO）作为基准方法。

4.2 性能对比分析

4.2.1 利润对比

实验结果表明，EP状态模型的利润达到MILP最优解的94%，IP状态模型的利润达到90%，远超行业常见的80%基准线。这说明基于PPO算法的深度强化学习模型在不同的预测场景下都能实现较高的经济效益。

4.2.2 抗不确定性能力对比

面对±10% - 20%的弃能波动，SO方法的利润下降明显，而DRL方法基本保持稳定。这表明DRL方法具有更强的抗不确定性能力，能够在实际中受天气影响、弃能波动频繁的场景下实现稳定的调度。

4.2.3 数据效率对比

仅需1年历史数据训练，基于PPO算法的模型即可适配不同年份的弃能模式。用2020年数据训练的模型，在2019和2021年数据验证中利润仍超85%，无过拟合问题。这说明该模型具有较高的数据效率，能够快速适应不同的数据场景。

4.3 决策逻辑可解释性分析

通过动作映射可视化，对模型的决策逻辑进行了分析。结果表明，模型的决策符合人类直觉：始终优先给BESS充电，仅当弃能超BESS剩余容量时才启动AWE制氢；高电价时优先放电获利，低电价时预留SOC容纳后续弃能。这降低了现场调试与信任成本，提高了模型的可落地性。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文开发的基于PPO算法的深度强化学习模型，能够有效解决混合储能系统的实时最优调度问题。该模型在不同预测场景下都能实现较高的经济效益，具有更强的抗不确定性能力和较高的数据效率。同时，模型的决策逻辑符合人类直觉，具有较好的可解释性。

5.2 研究展望

未来的研究可以进一步优化模型的结构和参数，提高模型的性能和泛化能力。同时，可以考虑将更多的因素纳入调度模型，如储能设备的老化、市场需求的变化等，以实现更加全面和准确的调度。此外，还可以开展实际的工程应用研究，验证模型在实际系统中的可行性和有效性。

📚第二部分——运行结果

编辑

class RolloutSaver:

"""Utility class for storing rollouts.

Currently supports two behaviours: the original, which

simply dumps everything to a pickle file once complete,

and a mode which stores each rollout as an entry in a Python

shelf db file. The latter mode is more robust to memory problems

or crashes part-way through the rollout generation. Each rollout

is stored with a key based on the episode number (0-indexed),

and the number of episodes is stored with the key "num_episodes",

so to load the shelf file, use something like:

with shelve.open('rollouts.pkl') as rollouts:

for episode_index in range(rollouts["num_episodes"]):

rollout = rollouts[str(episode_index)]

If outfile is None, this class does nothing.

"""

def __init__(self,

outfile=None,

use_shelve=False,

write_update_file=False,

target_steps=None,

target_episodes=None,

save_info=False):

self._outfile = outfile

self._update_file = None

self._use_shelve = use_shelve

self._write_update_file = write_update_file

self._shelf = None

self._num_episodes = 0

self._rollouts = []

self._current_rollout = []

self._total_steps = 0

self._target_episodes = target_episodes

self._target_steps = target_steps

self._save_info = save_info

def _get_tmp_progress_filename(self):

outpath = Path(self._outfile)

return outpath.parent / ("__progress_" + outpath.name)

🎉第三部分——参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

🌈第四部分——本文完整资源下载

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