摘要：虛擬電廠儲能系統的智能調度尤為關鍵，因此提出了一種基于深度Q網絡（deepQnetwork，DQN）的虛擬電廠儲能數據挖掘方法，結合光伏發電功率、負荷功率和電力市場的實時動態電價，進行虛擬電廠儲能數據挖掘仿真研究。仿真實驗證實，在光伏發電功率大于負荷功率時，虛擬電廠儲能系統可以根據電價情況進行充放電操作，能調度收益，從而實現了對虛擬電廠儲能系統的智能化管理。該方法有效提升了虛擬電廠儲能系統的智能化水平和能源調度效率，為未來虛擬電廠智能化運行提供了新的方法。

關鍵詞：深度學習；神經網絡；數據挖掘；虛擬電廠；儲能

0引言

隨著可再生能源的迅速增長和能源轉型的推進，虛擬電廠（virtualpowerplant，VPP）已成為實現能源智能化管理和提高系統靈活性的關鍵解決方案。在虛擬電廠中，儲能系統被視為重要的能量存儲設施，其運行的優化對于平衡電力系統的供需、提高系統的可靠性至關重要。然而，隨著儲能系統規模的不斷擴大和運行復雜性的增加，如何有效利用儲能數據進行深度分析和挖掘，成為優化虛擬電廠運行的關鍵挑戰之一。

人工智能是一種模擬人類智能行為的技術，其核心在于利用計算機系統模擬人類的思維過程以及學習能力，從而執行各種任務。在人工智能領域，深度Q網絡（deepQnetwork，DQN）是一種基于深度學習和強化學習的方法，已在解決復雜的決策問題時展現出驚人的性能。DQN結合了深度神經網絡的表征學習能力和Q學習（Q-learning）的強化學習框架，能夠自動從環境中學習并優化決策策略，適用于探索和解決具有高度不確定性和復雜性的問題。DQN在視頻游戲、機器人控制、交通規劃等領域的成功應用，表明了其在決策制定和優化方面的巨大潛力。在虛擬電廠儲能數據挖掘中，利用DQN可以有效地對儲能數據進行分析和建模，實現智能化的儲能系統管理，優化系統的運作效能與經濟效益。本文旨在探討基于DQN的虛擬電廠儲能數據挖掘方法，以加速能源智能化管理的實現，并為能源系統的持久發展提供理論與技術支持。

1相關技術

1.1虛擬電廠儲能

虛擬電廠是一個創新性的能源管理系統，其通過整合多樣的分布式能源資源和電力設備，實現對電力系統的智能化協調。在虛擬電廠中，通過統一調度太陽能光伏電池、風力渦輪機、小型燃氣發電機組等分散的能源資源，實現了多能源的整合。智能化控制系統能夠實時監測電力需求、能源生產狀況以及市場價格，從而實現對能源資源的智能調度、提高系統的工作效率和降低成本。虛擬電廠的靈活能源調度能夠使其適應不同地區和能源的可用性，而且通過參與電力市場，其還能提供調頻、備用能量等服務。更為重要的是，虛擬電廠通過整合儲能技術，解決了可再生能源波動性的問題，實現在高產能時儲存過剩能量，在需求高峰期釋放儲存的能量，從而提高可再生能源的可靠性。

儲能技術用于將電能轉化為其他形式的能量，并在需要時將其重新轉換為電能，旨在增強電力系統的穩定性與適應性。常見的儲能方法包括利用電池進行能量存儲、壓縮空氣儲能、水泵儲能、電容器和熱能儲能。電池儲能系統被廣泛用于移動設備和電動汽車，而壓縮空氣、水泵和熱能儲能技術則在大規模電力系統中應用廣泛，這些技術的使用有助于平衡供需，提高電力系統的可靠性。

1.2數據挖掘

數據挖掘技術是利用統計學、機器學習和數據庫技術等方法，從大規模數據中發現模式、關聯和趨勢的計算過程。數據挖掘技術包括多種方法，如聚類分析、分類技術、關聯規則發現、異常識別等，通過數據挖掘，可以幫助組織和企業從大量數據中挖掘出有用的信息，進行預測性分析、決策支持以及優化業務流程，從而實現運營和更好的業務決策。

數據挖掘流程通常涵蓋數據預處理、選擇特征、模型構建和評估等環節，通過這些環節可以從初始數據中提取有價值的信息，并將其轉化為可理解的知識，為決策提供支持。隨著數據量的不斷增長和算法的不斷發展，數據挖掘技術在各個領域的應用前景也變得越來越廣闊。

虛擬電廠儲能數據挖掘是利用數據挖掘技術對虛擬電廠中儲能系統的運行數據進行分析與深入挖掘，以發現儲能系統的運行模式、優化策略和潛在問題。通過對儲能數據進行預處理、模式識別和建模分析，可以實現對儲能系統充放電行為、效率、壽命等方面的深入理解，并提供決策支持和優化建議，進而增進虛擬電廠的操作效率、經濟效益及可靠性。

2基于DQN的虛擬電廠儲能技術

2.1DQN

DQN融合了深度學習和強化學習，旨在處理具有離散行為空間的決策問題[4-5]。其核心思想是采用深度神經網絡對Q函數進行近似估計，即狀態—動作值函數，從而使智能體在其所處環境中做出選擇。在DQN中，智能體的目標是學習一個策略，使得在給定狀態下選擇能累積獎勵的動作。

DQN的核心是Q-learning的更新規則，其中Q值的更新通過貝爾曼方程實現。其Q值的更新公式如下：

其中，α為學習率，a為動作，s為狀態，Q（s，a）為在狀態s下采取動作a的Q值，r為在狀態s下采取動作a后獲得的即時獎勵，γ為折扣因子，s'為采取動作a后轉移到的下一個狀態，maxa'Q（s'，a'）則表示在狀態s'下選擇動作所對應的Q值。

DQN通過使用深度神經網絡來逼近Q函數，將狀態s作為輸入，輸出各個動作的Q值。通過不斷與環境交互、收集數據和更新網絡參數，DQN能夠學習到逼近Q函數的策略，從而實現智能體在復雜環境中的決策。

2.2基于DQN的儲能交互模型

智能能源管理系統由4個核心部分構成，包括仿真模塊、經驗池模塊、神經網絡模塊以及動作搜索模塊，這些模塊共同在虛擬電廠儲能交互模型中發揮作用。虛擬電廠的仿真模塊模擬了光伏、儲能、負載以及主電網，展示了在動態電價條件下光儲型虛擬電廠進行能量交易的過程。為了大限度地利用光伏發電，負荷電能首先由光伏發電和儲能系統聯合滿足，剩余需求則由主電網供應。經驗池模塊負責在系統運作過程中收集虛擬電廠仿真模塊生成的交互數據，為模型的后續訓練提供堅實基礎。神經網絡模塊的職責是訓練神經網絡的參數，目的是提升系統的決策效能。動作搜索模塊在模型運行過程中實現了狀態—動作的選擇，采用貪心策略等方法，使系統能夠在不斷學習的過程中做出更為智能和優化的決策。基于DQN的儲能交互模型如圖1所示，該模型的結構旨在使虛擬電廠更好地適應動態電價、靈活應對光伏發電波動性，實現能源的調度和利用。其中，時間差分誤差是強化學習中用于衡量預測的誤差的一種指標。在強化學習框架中，智能體通過與環境互動來學習決策策略，時間差分誤差通常用于評估當前策略的預測值與實際值之間的差異。

圖1基于DQN的儲能交互模型

3實驗過程與結果

3.1DQN參數設置

本文使用DQN進行儲能交互，DQN參數細節如表1所示。

3.2實驗結果

本文中使用Python進行儲能策略的挖掘與仿真分析，利用的數據涵蓋了光伏發電的功率、負載需求的功率，以及電力市場上的實時變化電價。將訓練好的DQN用于測試。根據DQN測試結果可知，在時間段內，儲能系統根據電價情況進行充放電操作，以調度收益。具體而言，當電價超過平均水平時，儲能進行充電以獲取正獎勵；相反，當電價低于平均水平時，系統會向用戶的電負荷釋放電能。而在光伏發電功率超過負載需求的情況下，根據棄光懲罰約束，儲能在一些時間段選擇充電，而在另一些時間段則不進行充電，以避免發生過充現象。綜上，DQN算法能夠有效地挖掘出儲能系統的操作策略，使其能夠適應不同電價情況下的充放電需求。

4安科瑞Acrel-2000MG微電網能量管理系統

4.1概述

Acrel-2000MG儲能能量管理系統是安科瑞專門針對工商業儲能電站研制的本地化能量管理系統，可實現了儲能電站的數據采集、數據處理、數據存儲、數據查詢與分析、可視化監控、報警管理、統計報表、策略管理、歷史曲線等功能。其中策略管理，支持多種控制策略選擇，包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制、防逆流等。該系統不僅可以實現下級各儲能單元的統一監控和管理，還可以實現與上級調度系統和云平臺的數據通訊與交互，既能接受上級調度指令，又可以滿足遠程監控與運維，確保儲能系統安全、穩定、可靠、經濟運行。

4.2應用場景

適用于工商業儲能電站、新能源配儲電站。

4.3系統結構

4.4系統功能

（1）實時監管

對微電網的運行進行實時監管，包含市電、光伏、風電、儲能、充電樁及用電負荷，同時也包括收益數據、天氣狀況、節能減排等信息。

（2）智能監控

對系統環境、光伏組件、光伏逆變器、風電控制逆變一體機、儲能電池、儲能變流器、用電設備等進行實時監測，掌握微電網系統的運行狀況。

（3）功率預測

對分布式發電系統進行短期、超短期發電功率預測，并展示合格率及誤差分析。

（4）電能質量

實現整個微電網系統范圍內的電能質量和電能可靠性狀況進行持續性的監測。如電壓諧波、電壓閃變、電壓不平衡等穩態數據和電壓暫升/暫降、電壓中斷暫態數據進行監測分析及錄波展示，并對電壓、電流瞬變進行監測。

（5）可視化運行

實現微電網無人值守，實現數字化、智能化、便捷化管理;對重要負荷與設備進行不間斷監控。

（6）優化控制

通過分析歷史用電數據、天氣條件對負荷進行功率預測，并結合分布式電源出力與儲能狀態，實現經濟優化調度，以降低尖峰或者高峰時刻的用電量，降低企業綜合用電成本。

（7）收益分析

用戶可以查看光伏、儲能、充電樁三部分的每天電量和收益數據，同時可以切換年報查看每個月的電量和收益。

（8）能源分析

通過分析光伏、風電、儲能設備的發電效率、轉化效率，用于評估設備性能與狀態。

（9）策略配置

微電網配置主要對微電網系統組成、基礎參數、運行策略及統計值進行設置。其中策略包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制、新能源消納、逆功率控制等。