书名：基于深度强化学习的虚拟电厂协同调度优化
书号：978-7-5239-0465-7
定价：35元
作者：胡伟
出版时间：2025-11-20
出版社：中国电力出版社
页码： 148    字数(千字)：177
开本：16开    版次：1    印次：1

品牌介绍

中国电力出版社成立于 1951 年，作为中国成立最早的中央科技出版社之一，曾隶属于水利电力部、能源部、电力工业部、国家电力公司，现为国家电网公司所属的科技出版社，在电气技术专业出版领域享有极高的声誉。该社作为以图书出版为主体，音像、电子出版物、期刊、网络出版共同发展的大型出版企业，以强大的出版资源和高素质的专业队伍，致力于向读者提供包括电力工程、电气工程、建筑工程、电子技术、信息技术、外语、大中专教材、家教等学科门类齐全的权威出版物，也竭力为广大师生提供精品教材，是教育部和北京市教委规划教材的出版基地之一。

编辑推荐

本书综合电力系统分析、人工智能与运筹优化理论,采用“问题导向模型构建算法创新仿真验证”的研究逻辑,构建跨学科研究框架。首先,通过自编码器(AE)、高斯模糊聚类(GFC)和深度Q网络嵌入最大相关最小冗余(DQN-mRMR)的组合,构建EV充电行为特征提取框架,解决高维数据的降维与关键特征识别问题；其次,开发融合TCN、LSTM与遗传算法(GA)的充电需求预测模型,提升多时间序列数据的动态捕捉能力；最后,设计基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的协同优化调度算法,通过双Q网络、噪声优化策略和延迟更新机制,增强算法在复杂环境中的鲁棒性。

产品特色

本书的创新贡献体现： (1)提出“自编码器 高斯模糊聚类深度Q网络”协同的特征工程框架,通过自适 应k值选取与动态特征选择,将特征提取精度提升30%以上,计算效率提高68.8%。 (2)构建时空融合的GA-TCN-LSTM 预测模型,利用遗传算法优化超参数,在多时 间尺度下预测精度较传统模型提升15%~25%,有效捕捉EV充电量的非线性动态。 (3)设计基于TD3的虚拟电厂协同优化算法,通过双Q网络抑制过估计、延迟更新增强稳定性,使运营成本较 DDPG和 Gurobi分别降低249.78%和204.25%,碳排放量减少5.6%。 (4)拓展至多能耦合虚拟电厂的复杂场景,提出考虑多元不确定性、碳交易机制和广角度风险评估的优化策略,形成从特征工程到多时间尺度调度的全链条解决方案。本书立足能源转型前沿,通过理论创新与工程实践的深度结合,为虚拟电厂高效聚合调控分布式能源、增强EV不确定性适应能力提供了跨学科路径,对促进可再生能源消纳、提升电力系统灵活性具有重要实践价值,可供能源动力、电气工程、人工智能等领域的科研人员与行业从业者参考。

作者介绍

上海电力大学，教授、副院长主要工作经历（包括学历）胡伟，博士后，教授，硕士生导师，现任上海电力大学经济与管理学院副院长、智慧能源管理与低碳发展战略研究中心主任，兼任上海市工程管理学会副理事长、中国能源研究会能源大数据专委会专家委员，主要研究领域为智慧能源管理、能源电力优化与决策、能源区块链、能源电力市场等。主持国家社科基金一般项目，教育部人文社科青年项目，省部级项目，政府或企业委托课题30余项。近年来，在国内外重要学术期刊发表SCI/SSCI/CSSCI/EI等学术论文80余篇，授权发明专利4项，3篇能源电力方面的智库咨询专报被上海市副市长亲笔批示。曾经编写的教材或专著情况(著作名称、出版时间、出版单位等)：胡伟. 供需网合作优化模型及利益分配机制研究[M]，上海财经大学出版社，2019.12.（ISBN 9787564232436）

内容介绍

在可再生能源快速发展与“双碳”目标推进的能源转型背景下,本书聚焦含电动汽车的虚拟电厂(VPP)协同调度优化问题,系统构建了“数据特征挖掘负荷精准预测系统优化调度”的理论框架与技术体系。以应对海量分布式能源(DERs)与电动汽车(EV)时空行为耦合导致的调度复杂度高、预测精度不足及传统优化方法易陷入局部最优 等挑战为切入点,融合深度强化学习(DRL)、时序卷积网络(TCN)、长短期记忆网络(LSTM)等方法,揭示含EV的VPP在多源异构资源聚合、时空耦合负荷预测和复杂系统优化决策中的内在机理,提出“特征提取 负荷预测动态优化”的全链条解决方案,为新型电力系统下VPP参与多时间尺度市场交易提供理论支撑与技术工具。
本书适用于本书融合电力系统分析、人工智能与运筹优化理论,兼顾理论深度与工程实践,可作为能源动力、电气工程、人工智能及电力系统运行、管理科学等领域的科研人员、高校师生及行业从业者的阅读材料。力求为虚拟电厂高效聚合调控分布式能源、增强对EV时空行为不确定性的适应能力及实现多能协同优化提供跨学科视角与创新路径。

前言

随着可再生能源的快速发展和 “双碳”目标的深入推进,电力系统正加速向低碳化、 智能化转型。虚拟电厂(VPP)作为聚合分布式能源 (DERs)、储能及可调负荷的创新模式,成为提升可再生能源消纳能力、保障电网稳定性的关键手段。然而,海量分布式能源与电动汽车 (EV)时空行为的耦合,导致虚拟电厂面临调度复杂度高、负荷预测精度不足、传统优化方法易陷入局部最优等挑战。特别是电动汽车作为可调节负荷与移动 储能单元的双重属性,其充电行为的随机性和波动性进一步加剧了系统的不确定性,亟 须创新技术手段实现高效协同调度。当前,虚拟电厂领域的研究痛点集中在三方面：其一,高维异构数据的特征挖掘能 力不足,传统聚类与特征选择方法难以有效处理 EV 充电行为的时空复杂性；其二,负 荷预测模型对EV充电需求的非线性动态捕捉能力有限,单一模型在多时间尺度下的泛 化性能不足；其三,复杂动态环境下的优化调度算法易受过估计和局部最优问题困扰, 难以实现经济性、低碳性与系统稳定性的协同优化。因此,突破数据驱动的特征工程、 多模态预测与强化学习优化的技术瓶颈,成为虚拟电厂高效运行的核心需求。 基于此,本书以含电动汽车的虚拟电厂协同调度优化为核心,聚焦“数据特征挖掘 负荷精准预测 系统优化调度”的全链条技术体系,通过深度融合深度强化学习(DRL)、时序卷积网络 (TCN)、长短期记忆网络 (LSTM)等方法,构建从数据预处理到动态决 策的完整解决方案。本书内容旨在揭示 EV 时空行为与虚拟电厂调度的内在机理,提出 适应多时间尺度市场交易的优化策略,为新型电力系统下虚拟电厂的规模化应用提供理 论支撑与技术工具。本书综合电力系统分析、人工智能与运筹优化理论,采用“问题导向模型构建算法创新仿真验证”的研究逻辑,构建跨学科研究框架。首先,通过自编码器 (AE)、高斯模糊聚类 (GFC)和深度 Q网络嵌入最大相关最小冗余 (DQN-mRMR)的组合,构 建EV充电行为特征提取框架,解决高维数据的降维与关键特征识别问题；其次,开发融合 TCN、LSTM 与遗传算法 (GA)的充电需求预测模型,提升多时间序列数据的动 态捕捉能力；最后,设计基于双延迟深度确定性策略梯度 (TD3)的协同优化调度算法, 通过双 Q网络、噪声优化策略和延迟更新机制,增强算法在复杂环境中的鲁棒性。全书共分10章。第1章概述,系统阐述研究背景、国内外研究现状、研究内容及创 新点,明确以EV时空行为分析与虚拟电厂协同调度为核心的研究方向。第2章考虑电 动汽车的虚拟电厂运行框架,解析分布式能源设备(如微型燃气轮机、光伏、储能)与 EV 的数学模型,建立多维耦合的物理模型基础。第3章基于 DQN-mRMR的电动汽车 充电行为画像,通过自编码器自适应确定聚类数、高斯模糊聚类削弱噪声、深度Q网络动态选择关键特征,提升数据处理精度。第4章基于GA-TCN-LSTM 的电动汽车充电站 需求预测,利用遗传算法优化超参数,融合时序卷积网络与长短期记忆网络,实现多时 间尺度的高精度预测。第5章基于TD3的含电动汽车虚拟电厂协同优化调度,结合特征 提取与预测结果构建交互模型,通过双 Q网络抑制过估计、延迟更新增强稳定性,验证其在降低成本与碳排放中的有效性。第6章多能耦合的虚拟电厂运行框架分析,探讨能 源资源管理、数据监控与跨市场交易机制,总结国内外典型项目经验。第7章考虑多元不确定性的多能耦合虚拟电厂(如光伏出力、负荷需求、电价波动)优化策略,采用蒙 特卡洛模拟生成典型场景,提升虚拟电厂对动态环境的适应性。第8章考虑碳交易机制 综合需求响应的多能耦合虚拟电厂运营优化模型研究,分析 EV 参与需求响应的交易特 性,优化虚拟电厂在电 碳市场中的成本与收益。第9章计及广角度下的多能耦合虚拟电厂风险评估,从安全、经济、环境、技术四维构建指标体系,基于熵权 AHP粒子群赋权法与云模型实现风险量化。第10章结论与展望,展望虚拟电厂在多目标优化、实际场景应用及跨市场协同等方向的未来发展。本书的创新贡献体现： (1)提出“自编码器 高斯模糊聚类深度Q网络”协同的特征工程框架,通过自适 应k值选取与动态特征选择,将特征提取精度提升30%以上,计算效率提高68.8%。 (2)构建时空融合的GA-TCN-LSTM 预测模型,利用遗传算法优化超参数,在多时 间尺度下预测精度较传统模型提升15%~25%,有效捕捉EV充电量的非线性动态。 (3)设计基于TD3的虚拟电厂协同优化算法,通过双Q网络抑制过估计、延迟更新增强稳定性,使运营成本较 DDPG和 Gurobi分别降低249.78%和204.25%,碳排放量减少5.6%。 (4)拓展至多能耦合虚拟电厂的复杂场景,提出考虑多元不确定性、碳交易机制和广角度风险评估的优化策略,形成从特征工程到多时间尺度调度的全链条解决方案。本书立足能源转型前沿,通过理论创新与工程实践的深度结合,为虚拟电厂高效聚合调控分布式能源、增强EV不确定性适应能力提供了跨学科路径,对促进可再生能源消纳、提升电力系统灵活性具有重要实践价值,可供能源动力、电气工程、人工智能等领域的科研人员与行业从业者参考。 编 者 2025年10月

目录

前言
第1章概述 1
11 研究背景和意义 1
12 国内外研究现状 2
13 本书主要研究内容 6
14 研究方法与技术路线图 9
15 本书主要创新点 13
第2章 考虑电动汽车的虚拟电厂运行框架 15
21 虚拟电厂框架 15
22 虚拟电厂资源数学模型 17
23 本章小结 22
第3章 基于DQNmRMR的电动汽车充电行为画像 23
31 电动汽车充电站行为画像技术框架 23
32 电动汽车用户负荷数据聚类 24
33 基于DQNmRMR的特征提取模型 26
34 评测指标 31
35 算例分析 32
36 本章小结 38
第4章 基于GATCNLSTM 的电动汽车充电站需求预测 39
41 电动汽车充电站充电量数据处理 39
42 基于GATCNLSTM 电动汽车充电站充电量预测模型架构 43
43 算例分析 47
44 本章小结 50
第5章 基于TD3的含电动汽车虚拟电厂协同优化调度 51
51 虚拟电厂协同优化调度资源数学模型 51
52 基于TD3的虚拟电厂调度协同优化调度模型 54
53 算例分析 60
54 本章小结 65
第6章 多能耦合的虚拟电厂运行框架分析 67
61 多能耦合虚拟电厂 67
62 多能耦合虚拟电厂运行框架特征分析 69
63 多能耦合虚拟电厂项目经验总结 72
64 本章小结 75
第7章 考虑多元不确定性的多能耦合虚拟电厂优化策略 76
71 引言 76
72 考虑多元不确定性的多能耦合虚拟电厂运营优化模型 77
73 虚拟电厂不确定性处理 83
74 算例分析 86
75 本章小结 94
第8章 考虑碳交易机制综合需求响应的多能耦合虚拟电厂运营优化模型研究 95
81 引言 95
82 虚拟电厂参与综合需求响应分析 95
83 碳交易机制综合需求响应多能耦合虚拟电厂运营优化模型 99
84 算例分析 102
85 本章小结 109
第9章 计及广角度下的多能耦合虚拟电厂风险评估 110
91 引言 110
92 广角度下多能耦合虚拟电厂运营风险分析 110
93 多维度风险评价指标体系设计 113
94 基于熵权AHP综合粒子群赋权的云模型风险评价研究 116
95 算例分析 124
96 本章小结 134
第10章 结论与展望 135
101 研究结论 135
102 研究展望 136
参考文献 138