李 健，戴幸泽

（东北电力大学 自动化工程学院，吉林 132012）

基于多智能体强化学习算法的微电网优化研究

李 健，戴幸泽

（东北电力大学 自动化工程学院，吉林 132012）

新型分布式可再生能源的发电技术具有绿色、经济、灵活等特点，微电网为其系统化应用提供了可靠的技术支撑。为了实现微电网对经济环保性的更高要求，就要整合不同类型的微型电源的优势。因此，微网中微型电源的优化调度、综合经济效益是亟需解决的重要问题。多智能体系统在微电网中的应用同样具有重大的意义。微网中每一个微型电源均可以看成是一个智能体。基于此首先提出一种基于层次分析法与模糊综合评价联合方法的微型电源综合性能指标评价方法，用来评价分析微型电源的综合性能；并采用多智能体强化学习算法实现了微型电源的优化调度问题，即在满足微网供需平衡的条件下，使各微型电源的综合性能达到最优。

微电网；微型电源优化调度；微型电源综合性能指标；强化学习算法

0　引言

相比传统的火力集中式发电系统，新型可再生分布式能源发电技术具有能源利用率高、环境污染少和安装较为灵活等优势，同时有效的节省了运行费用，有非常可观的经济性。微电网是由各种微型电源、负荷、储能装置以及控制设备协调运行的有机系统，微电网为分布式新能源及可再生能源的规模化应用提供了有效的技术途径[1]。随着微电网技术的日益发展，其优化运行问题成为关注的焦点。……