基于改进SAC算法的微网群双层协同优化调度方法

吕辉; 苏静; 熊枫; 张端宇; 常文涵; 王灿; 马辉

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2025051405

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (5) : 1 -15. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2025051405

基于改进SAC算法的微网群双层协同优化调度方法

吕辉, 苏静, 熊枫, 张端宇, 常文涵, 王灿, 马辉

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摘要

针对微网群的传统调度方法存在灵活性不足、计算复杂度高等问题，本文提出一种基于改进SAC算法的微网群传统调度方法。首先，构建一个以最小化运行成本为目标的微网群双层协同优化调度模型，其中上层负责微网群的全局功率优化调度，下层负责各子微网的局部功率优化调度。其次，在传统SAC算法中引入变分自编码器(variational autoencoder, VAE)模型对其进行改进，利用VAE的特征提取能力对高维状态进行降维与关键特征提取，从而降低算法的计算复杂度。然后，在优先经验回放机制的基础上引入时间衰减因子，提高对后进入经验的采用频率，进一步提高算法的学习效率。最后，利用改进的SAC算法和交替方向乘子法分别对上下层模型进行优化求解，通过上下层交互机制，实现微网群的高效协同调度与经济运行。仿真结果表明，相比于基于成本-收益均衡、基于低碳经济导向和基于多利益主体的优化调度方法，本文所提方法的运行成本分别减少14.0%、10.2%和6.4%;负荷平衡率分别提高9.3、6.4和3.6个百分点；能源利用率分别提高10.8、7.6和2.9个百分点。这一结果验证了所提方法在微网群优化调度中的优越性；同时，该方法在应对风光发电预测误差时，也表现出较好的鲁棒性。