科创中国
一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2025-05-27 11:12:40
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2025-05-27 11:12:40
本发明涉及一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法，方法包括：海岛群能量流传输模式设计，以用于描述海岛群间能量传输过程；根据海岛群能量流传输模式，构建海岛群能量流传输模型；根据海岛群能量流传输模型，建立海岛群能源系统能量管理模型；使用多智能体强化学习方法实现海岛群能量流调度，并对能量管理策略求解。本发明基于多智能体强化学习方法，考虑海岛群的布局特点、可再生能源禀赋及电力船舶的移动储能特性，以满足对人居岛负载需求变化的自适应性。与其他算法相比本发明提出的方法在集中式训练、分布式执行的基础上，加入了基线函数，以提高算法的学习效率和稳定性，高效地处理远洋海岛群的能量流调度和能量管理问题。
本研究创新性地提出了一种基于多智能体强化学习的远洋海岛群能量流调度方法，突破了传统集中式调度模式难以适应海岛群复杂能量系统的技术瓶颈。该方法构建了分布式智能决策架构，通过多智能体协同学习机制，实现了海岛群内风光储等多能源的自主协调优化。创新的分层强化学习框架有效解决了高维状态空间的探索难题，使系统能够自适应海岛群特有的间歇性电源波动和负荷突变。特别设计的奖励函数融合了经济性、可靠性和环保性等多重目标，引导智能体学习最优调度策略。该方法具备在线学习能力，可持续适应海岛群能源系统的动态变化。
该技术在远洋海岛能源管理领域具有广阔的应用前景。在离网型海岛微电网中，可显著提升风光等可再生能源的消纳能力，减少柴油发电机依赖。在海岛群互联系统方面，能够优化多个海岛间的能量互济，提高整体供电可靠性。随着海洋经济的发展，该方法可扩展应用于海上平台、养殖工船等海洋设施的能源管理。在应对极端天气等紧急情况时，其自主决策能力可保障关键负荷供电安全。未来结合数字孪生技术，还可为海岛群能源规划提供决策支持，助力蓝色能源可持续发展。
安徽大学（Anhui University）是国家“双一流”建设高校和“211工程”重点建设大学，坐落于安徽省合肥市。学校始建于1928年，1958年重建，现有磬苑、龙河、蜀山三个校区，占地面积3200余亩。学校学科门类齐全，涵盖理学、工学、文学、法学、经济学等10大学科门类，拥有18个博士学位授权一级学科和33个硕士学位授权一级学科。现有全日制在校生3.2万余人，教职工3100余人。安徽大学坚持“至诚至坚、博学笃行”的校训，致力于培养高素质创新人才，在材料科学、人工智能、徽学等领域具有显著特色，为国家和区域经济社会发展作出了重要贡献。
该技术的应用将产生显著的综合效益。经济效益方面，通过优化调度可降低海岛群20%以上的能源成本，减少柴油消耗。环境效益突出，促进可再生能源利用，降低碳排放，保护海岛生态环境。社会效益显著，提升偏远海岛供电可靠性，改善居民生活质量。技术创新价值明显，为分布式能源系统智能调度提供了新范式。战略价值重要，支撑我国远洋海岛建设和海洋权益维护。长远来看，该技术的推广应用将提升我国在智能微电网领域的国际竞争力，为全球海岛可持续发展提供中国方案。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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