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一种居民综合能源管控方法、系统及终端

发布时间: 2025-05-06

基本信息

合作方式： 技术咨询
成果类型： 发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,节能环保产业,互联网与云计算、大数据服务,资源循环利用产业
成果介绍
本成果提出了一种居民综合能源管控方法、系统及终端，旨在优化居民社区中的电、热、气等多种能源的供需平衡，提升能源利用效率和经济效益。该系统通过深度确定性策略梯度深度强化学习算法（DDPG），结合环境空间模块、动作空间模块、知识存储模块和网络训练模块，实现对居民综合能源系统的动态管理。环境空间模块获取基础时隙长度，划分调度区间并确定状态数据；动作空间模块根据状态数据和动作约束确定执行动作；知识存储模块生成奖励函数并存储过程数据；网络训练模块则基于存储的数据更新强化学习算法。该方法通过优化能源购买价格和存储策略，有效改善了居民社区的能源供需平衡，降低了系统购能成本和不平衡惩罚项，提升了能源系统的运行经济效益。此外，系统还具备动态调整能力，能够适应能源价格的时序波动和不确定性，为居民综合能源管理提供了智能化解决方案。
成果亮点
本成果的核心亮点在于创新性地将深度确定性策略梯度深度强化学习算法（DDPG）应用于居民综合能源管控领域，解决了居民社区中多种能源供需平衡优化问题。首先，通过环境空间模块获取基础时隙长度，划分调度区间并确定状态数据，为系统提供了全面的能源状态信息。其次，动作空间模块结合状态数据和动作约束，利用DDPG算法确定最优执行动作，实现了能源购买和存储的动态决策。知识存储模块生成奖励函数并存储过程数据，为网络训练模块提供了丰富的学习样本。网络训练模块则通过随机抽取样本进行训练，更新DDPG算法，进一步优化了能源管理策略。与传统方法相比，本成果不仅提高了能源利用效率，还通过优化能源购买成本和不平衡惩罚项，显著提升了系统的经济效益。此外，DDPG算法结合了Actor-Critic架构和经验回放机制，实现了连续动作输出和探索经验的二次学习，进一步增强了系统的经济优化效果。
团队介绍
本成果的研发团队在能源管理、深度学习和智能优化等领域拥有深厚的专业背景和丰富的实践经验。团队成员紧密合作，充分发挥各自的专业优势，攻克了居民综合能源管控中的多项技术难题，包括能源状态数据获取、动态决策优化和强化学习算法更新等。该团队不仅具备强大的技术研发能力，还具备将前沿技术与实际应用相结合的能力，成功将深度确定性策略梯度深度强化学习算法应用于居民综合能源管控领域，显著提升了能源管理的智能化水平和经济效益。通过创新性的技术设计和优化，团队为推动居民综合能源管理技术的发展做出了重要贡献，为实现能源系统的高效运行和可持续发展提供了有力支持。
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