基于强化学习的多元混合储能聚合协调优化调度

李睿; 邓睿锋; 张瑞君; 王袁琛; 刘承志; 陈桥; 梁小龙; 贾利军; 李建斌; 庞德放

doi:10.16056/j.2096-7705.2026.01.012

能源研究与管理 ›› 2026, Vol. 18 ›› Issue (1) : 98 -106+123. DOI: 10.16056/j.2096-7705.2026.01.012

基于强化学习的多元混合储能聚合协调优化调度

李睿, 邓睿锋, 张瑞君, 王袁琛, 刘承志, 陈桥, 梁小龙, 贾利军, 李建斌, 庞德放

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摘要

针对高比例可再生能源接入园区微电网引发的功率波动与经济调度难题，本文提出一种基于深度强化学习的多元混合储能聚合协调优化调度方法，以实现异构储能资源的动态精准分配，降低系统运行成本。首先构建含飞轮储能、锂离子电池与钒液流电池的聚合系统模型，并综合考虑分时电价、差异化运维成本及阶梯型碳交易机制，以日运行总成本最小化为目标建立经济调度模型；进而引入深度确定性策略梯度（DDPG）算法进行求解。结果表明：该方法实现了飞轮平抑高频波动、钒液流电池长时削峰填谷、锂离子电池灵活调节的分频协作；与无储能场景相比，系统日运行总成本显著下降，成本节约率最终稳定在23.9%。该方法能够有效挖掘多元储能的互补潜力，在提升园区经济效益的同时促进低碳运行。