基于改进 A3C 算法的微网优化调度与需求响应管理
摘要：本文研究基于深度强化学习的微网虚拟电厂优化调度策略，利用 A3C 算法以及改进的 A3C 算
法对微网聚合单元进行求解。结果表明，改进的 A3C 算法具有更高的计算效率和优化效果，能够有效
提升微网的运行性能。深度强化学习在微网优化调度领域具有广泛的应用前景，对于深度强化学习方
向的研究者具有重要的参考价值。
关键词：微网、优化调度、深度强化学习、A3C、需求响应
1. 引言
随着清洁能源的快速发展和能源消费结构的变化，微网作为一种新型的能源系统形式，正逐渐受到人
们的关注。微网由多个能源单元组成，包括风电机组、储能单元、温控负荷（如空调、热水器）以及
需求响应负荷，可以与上级电网进行能量交互。微网的优化调度以及对需求响应的管理对于提高能源
利用效率、保障电力系统的可靠性具有重要意义。
2. 微网的优化调度问题
微网的优化调度问题主要包括电力调度和能量管理两个方面。电力调度是指通过合理的控制微网内各
个能源单元的输出功率，以满足用户的电能需求，并协调与上级电网的能量交互。能量管理是指通过
合理的能量储存和分配策略，提高微网的能量利用效率。传统的优化调度方法在解决微网优化调度问
题上存在计算量大、调度效果不佳等问题。
3. 深度强化学习在微网优化调度中的应用
深度强化学习是一种基于智能体和环境的交互来学习最优策略的方法，通过探索和利用动作空间来优
化目标函数。在微网优化调度中，利用深度强化学习可以将微网看作一个强化学习环境，通过智能体
在环境中进行学习和决策，从而实现优化调度的目标。
4. A3C 算法及其改进
A3C 算法（Asynchronous Advantage Actor-Critic）是一种多智能体强化学习算法，通过异
步地训练多个智能体来提高计算效率和学习效果。在微网优化调度中，可以利用 A3C 算法来求解多个
能源单元的优化调度策略。为了进一步提高 A3C 算法的性能，本文对 A3C 算法进行了改进，主要包
括分布式学习的引入和熵增强学习的策略。
5. 模拟实验与结果分析
本文在 Python 平台上基于改进的 A3C 算法进行了模拟实验，通过对微网的聚合单元进行优化调度，
评估了算法的性能。实验结果表明，改进的 A3C 算法相较于传统 A3C 算法具有更高的计算效率和优
化效果，可以更好地满足微网的电力调度和能量管理需求。
6. 讨论与展望
