摘要：虚拟电厂储能系统的智能调度尤为关键，因此提出了一种基于深度Q网络（deepQnetwork，DQN）的虚拟电厂储能数据挖掘方法，结合光伏发电功率、负荷功率和电力市场的实时动态电价，进行虚拟电厂储能数据挖掘仿真研究。仿真实验证实，在光伏发电功率大于负荷功率时，虚拟电厂储能系统可以根据电价情况进行充放电操作，能调度收益，从而实现了对虚拟电厂储能系统的智能化管理。该方法有效提升了虚拟电厂储能系统的智能化水平和能源调度效率，为未来虚拟电厂智能化运行提供了新的方法。

关键词：深度学习；神经网络；数据挖掘；虚拟电厂；储能

0引言

随着可再生能源的迅速增长和能源转型的推进，虚拟电厂（virtualpowerplant，VPP）已成为实现能源智能化管理和提高系统灵活性的关键解决方案。在虚拟电厂中，储能系统被视为重要的能量存储设施，其运行的优化对于平衡电力系统的供需、提高系统的可靠性至关重要。然而，随着储能系统规模的不断扩大和运行复杂性的增加，如何有效利用储能数据进行深度分析和挖掘，成为优化虚拟电厂运行的关键挑战之一。

人工智能是一种模拟人类智能行为的技术，其核心在于利用计算机系统模拟人类的思维过程以及学习能力，从而执行各种任务。在人工智能领域，深度Q网络（deepQnetwork，DQN）是一种基于深度学习和强化学习的方法，已在解决复杂的决策问题时展现出惊人的性能。DQN结合了深度神经网络的表征学习能力和Q学习（Q-learning）的强化学习框架，能够自动从环境中学习并优化决策策略，适用于探索和解决具有高度不确定性和复杂性的问题。DQN在视频游戏、机器人控制、交通规划等领域的成功应用，表明了其在决策制定和优化方面的巨大潜力。在虚拟电厂储能数据挖掘中，利用DQN可以有效地对储能数据进行分析和建模，实现智能化的储能系统管理，优化系统的运作效能与经济效益。本文旨在探讨基于DQN的虚拟电厂储能数据挖掘方法，以加速能源智能化管理的实现，并为能源系统的持久发展提供理论与技术支持。

1相关技术

1.1虚拟电厂储能

虚拟电厂是一个创新性的能源管理系统，其通过整合多样的分布式能源资源和电力设备，实现对电力系统的智能化协调。在虚拟电厂中，通过统一调度太阳能光伏电池、风力涡轮机、小型燃气发电机组等分散的能源资源，实现了多能源的整合。智能化控制系统能够实时监测电力需求、能源生产状况以及市场价格，从而实现对能源资源的智能调度、提高系统的工作效率和降低成本。虚拟电厂的灵活能源调度能够使其适应不同地区和能源的可用性，而且通过参与电力市场，其还能提供调频、备用能量等服务。更为重要的是，虚拟电厂通过整合储能技术，解决了可再生能源波动性的问题，实现在高产能时储存过剩能量，在需求高峰期释放储存的能量，从而提高可再生能源的可靠性。

储能技术用于将电能转化为其他形式的能量，并在需要时将其重新转换为电能，旨在增强电力系统的稳定性与适应性。常见的储能方法包括利用电池进行能量存储、压缩空气储能、水泵储能、电容器和热能储能。电池储能系统被广泛用于移动设备和电动汽车，而压缩空气、水泵和热能储能技术则在大规模电力系统中应用广泛，这些技术的使用有助于平衡供需，提高电力系统的可靠性。

1.2数据挖掘

数据挖掘技术是利用统计学、机器学习和数据库技术等方法，从大规模数据中发现模式、关联和趋势的计算过程。数据挖掘技术包括多种方法，如聚类分析、分类技术、关联规则发现、异常识别等，通过数据挖掘，可以帮助组织和企业从大量数据中挖掘出有用的信息，进行预测性分析、决策支持以及优化业务流程，从而实现运营和更好的业务决策。

数据挖掘流程通常涵盖数据预处理、选择特征、模型构建和评估等环节，通过这些环节可以从初始数据中提取有价值的信息，并将其转化为可理解的知识，为决策提供支持。随着数据量的不断增长和算法的不断发展，数据挖掘技术在各个领域的应用前景也变得越来越广阔。

虚拟电厂储能数据挖掘是利用数据挖掘技术对虚拟电厂中储能系统的运行数据进行分析与深入挖掘，以发现储能系统的运行模式、优化策略和潜在问题。通过对储能数据进行预处理、模式识别和建模分析，可以实现对储能系统充放电行为、效率、寿命等方面的深入理解，并提供决策支持和优化建议，进而增进虚拟电厂的操作效率、经济效益及可靠性。

2基于DQN的虚拟电厂储能技术

2.1DQN

DQN融合了深度学习和强化学习，旨在处理具有离散行为空间的决策问题[4-5]。其核心思想是采用深度神经网络对Q函数进行近似估计，即状态—动作值函数，从而使智能体在其所处环境中做出选择。在DQN中，智能体的目标是学习一个策略，使得在给定状态下选择能累积奖励的动作。

DQN的核心是Q-learning的更新规则，其中Q值的更新通过贝尔曼方程实现。其Q值的更新公式如下：

其中，α为学习率，a为动作，s为状态，Q（s，a）为在状态s下采取动作a的Q值，r为在状态s下采取动作a后获得的即时奖励，γ为折扣因子，s'为采取动作a后转移到的下一个状态，maxa'Q（s'，a'）则表示在状态s'下选择动作所对应的Q值。

DQN通过使用深度神经网络来逼近Q函数，将状态s作为输入，输出各个动作的Q值。通过不断与环境交互、收集数据和更新网络参数，DQN能够学习到逼近Q函数的策略，从而实现智能体在复杂环境中的决策。

2.2基于DQN的储能交互模型

智能能源管理系统由4个核心部分构成，包括仿真模块、经验池模块、神经网络模块以及动作搜索模块，这些模块共同在虚拟电厂储能交互模型中发挥作用。虚拟电厂的仿真模块模拟了光伏、储能、负载以及主电网，展示了在动态电价条件下光储型虚拟电厂进行能量交易的过程。为了大限度地利用光伏发电，负荷电能首先由光伏发电和储能系统联合满足，剩余需求则由主电网供应。经验池模块负责在系统运作过程中收集虚拟电厂仿真模块生成的交互数据，为模型的后续训练提供坚实基础。神经网络模块的职责是训练神经网络的参数，目的是提升系统的决策效能。动作搜索模块在模型运行过程中实现了状态—动作的选择，采用贪心策略等方法，使系统能够在不断学习的过程中做出更为智能和优化的决策。基于DQN的储能交互模型如图1所示，该模型的结构旨在使虚拟电厂更好地适应动态电价、灵活应对光伏发电波动性，实现能源的调度和利用。其中，时间差分误差是强化学习中用于衡量预测的误差的一种指标。在强化学习框架中，智能体通过与环境互动来学习决策策略，时间差分误差通常用于评估当前策略的预测值与实际值之间的差异。

图1基于DQN的储能交互模型

3实验过程与结果

3.1DQN参数设置

本文使用DQN进行储能交互，DQN参数细节如表1所示。

3.2实验结果

本文中使用Python进行储能策略的挖掘与仿真分析，利用的数据涵盖了光伏发电的功率、负载需求的功率，以及电力市场上的实时变化电价。将训练好的DQN用于测试。根据DQN测试结果可知，在时间段内，储能系统根据电价情况进行充放电操作，以调度收益。具体而言，当电价超过平均水平时，储能进行充电以获取正奖励；相反，当电价低于平均水平时，系统会向用户的电负荷释放电能。而在光伏发电功率超过负载需求的情况下，根据弃光惩罚约束，储能在一些时间段选择充电，而在另一些时间段则不进行充电，以避免发生过充现象。综上，DQN算法能够有效地挖掘出储能系统的操作策略，使其能够适应不同电价情况下的充放电需求。

4安科瑞Acrel-2000MG微电网能量管理系统

4.1概述

Acrel-2000MG储能能量管理系统是安科瑞专门针对工商业储能电站研制的本地化能量管理系统，可实现了储能电站的数据采集、数据处理、数据存储、数据查询与分析、可视化监控、报警管理、统计报表、策略管理、历史曲线等功能。其中策略管理，支持多种控制策略选择，包含计划曲线、削峰填谷、需量控制、防逆流等。该系统不仅可以实现下级各储能单元的统一监控和管理，还可以实现与上级调度系统和云平台的数据通讯与交互，既能接受上级调度指令，又可以满足远程监控与运维，确保储能系统安全、稳定、可靠、经济运行。

4.2应用场景

适用于工商业储能电站、新能源配储电站。

4.3系统结构

4.4系统功能

（1）实时监管

对微电网的运行进行实时监管，包含市电、光伏、风电、储能、充电桩及用电负荷，同时也包括收益数据、天气状况、节能减排等信息。

（2）智能监控

对系统环境、光伏组件、光伏逆变器、风电控制逆变一体机、储能电池、储能变流器、用电设备等进行实时监测，掌握微电网系统的运行状况。

（3）功率预测

对分布式发电系统进行短期、超短期发电功率预测，并展示合格率及误差分析。

（4）电能质量

实现整个微电网系统范围内的电能质量和电能可靠性状况进行持续性的监测。如电压谐波、电压闪变、电压不平衡等稳态数据和电压暂升/暂降、电压中断暂态数据进行监测分析及录波展示，并对电压、电流瞬变进行监测。

（5）可视化运行

实现微电网无人值守，实现数字化、智能化、便捷化管理;对重要负荷与设备进行不间断监控。

（6）优化控制

通过分析历史用电数据、天气条件对负荷进行功率预测，并结合分布式电源出力与储能状态，实现经济优化调度，以降低尖峰或者高峰时刻的用电量，降低企业综合用电成本。

（7）收益分析

用户可以查看光伏、储能、充电桩三部分的每天电量和收益数据，同时可以切换年报查看每个月的电量和收益。

（8）能源分析

通过分析光伏、风电、储能设备的发电效率、转化效率，用于评估设备性能与状态。

（9）策略配置

微电网配置主要对微电网系统组成、基础参数、运行策略及统计值进行设置。其中策略包含计划曲线、削峰填谷、需量控制、新能源消纳、逆功率控制等。

5硬件及其配套产品