智能住宅微电网系统是下一代电力网络，它支持环保的电力生产和智能的电能交换机制。在智能电网的发展过程中，越来越多的计算智能被要求设计智能住宅微电网系统。计算智能可以在微电网系统中以多种不同的方式实现。最直接的策略之一是使用基于“如果-那么”规则的策略，为不同场景建立一组初始规则。不幸的是，这种技术存在不足。
为了管理智能住宅微电网中的电池能源并实现最优控制，本文开发了一种新型的混合迭代自适应动态规划（ADP）算法。算法基于负荷数据和电价信息构建了两个迭代过程：P迭代和V迭代。V迭代基于价值迭代法实现，旨在获得每个周期的迭代控制律序列。P迭代基于策略迭代法实现，根据迭代控制律序列更新迭代价值函数。
混合迭代ADP算法的特性被分析。研究表明，迭代价值函数单调非增并且收敛到贝尔曼方程的解。在每次迭代中，证明在迭代控制律序列下，性能指数函数是有限的。通过数值结果和比较来说明所开发算法的性能。
该研究由国家自然科学基金部分支持。在智能电网的发展背景下，微电网系统的设计越来越依赖于计算智能的集成。其中，基于“如果-那么”规则的策略是最直接且常用的方法。尽管这种方法简单，但它需要为多种不同场景预先设定一套初始规则。
针对智能住宅微电网系统中的最优电池能源管理与控制问题，本研究提出了一种新的混合迭代自适应动态规划算法。这个算法是基于微电网中负载和电价数据建立的两种迭代过程：一种是P迭代，另一种是V迭代。V迭代是基于价值迭代的方法，主要目标是获得每个周期的迭代控制律序列；而P迭代则基于策略迭代法，用于根据迭代控制律序列更新迭代价值函数。
该混合迭代ADP算法具有一些关键性质。研究揭示了迭代价值函数是单调非增的，并且收敛于贝尔曼方程的解。每次迭代中性能指数函数在迭代控制律序列作用下保持有限值。通过数值结果与对比分析，论文展示了该算法的实际性能表现。智能电网作为下一代电力网络，促进了环保电力的生成和智能化电力交换机制的发展。微电网系统中的计算智能实现形式多样，其中基于“如果-那么”规则的策略因其直接性而被广泛采用。然而，这种方法需要为多种情景预设规则集，存在一定的局限性。
本研究工作得到了中国国家自然科学基金的部分资助。在这个背景下，微电网系统中计算智能的集成变得越来越重要。混合迭代自适应动态规划算法结合了价值迭代和策略迭代的元素，以解决智能住宅微电网系统中的电池能量管理与控制问题。该算法的开发和分析揭示了其收敛性、性能指数函数的有限性以及在每个迭代过程中对价值函数和控制律序列的更新过程。文章还通过数值实验和比较来展示其在实际应用中的有效性。智能电网作为一种环境友好的新一代电力网络，正在逐渐成为主流。随着智能电网的发展，微电网系统的设计和运行越来越需要依赖于先进的计算智能技术。计算智能在微电网系统中可以通过多种方式实现，其中利用基于规则的策略是最直接的方法之一。尽管这种方法在初始化时需要为各种情况设定一系列规则，但其实施过程简单且直观。为了解决智能住宅微电网中的电池能量管理与控制问题，本文提出了一种新型的混合迭代自适应动态规划算法。该算法利用负荷数据和电价信息构建了两个迭代过程：P迭代和V迭代。其中，V迭代基于价值迭代来获得每个周期的迭代控制律序列，而P迭代则通过策略迭代根据迭代控制律序列来更新迭代价值函数。算法的特性经过分析，证实了迭代价值函数的单调非增性和收敛性，以及每次迭代中性能指数函数的有限性。通过数值结果和对比分析，展示了该算法的实际性能。智能住宅微电网系统的发展，促进了智能电网技术的应用和创新。在这样的系统中，计算智能技术的集成变得尤为重要。其中，使用基于规则的智能策略是一种直接的方法。尽管这种方法在初始设置时需要为各种场景制定一系列规则，但在实施上却相对简单。针对智能住宅微电网的电池能量管理与控制问题，本文提出了一种新型的混合迭代自适应动态规划算法。该算法基于负荷和电价数据设计了P迭代和V迭代两种迭代过程。V迭代基于价值迭代，用于获得周期性的迭代控制律序列。而P迭代则通过策略迭代法来根据迭代控制律序列更新迭代价值函数。所提出的算法具有一定的特性分析，包括迭代价值函数的单调非增性、收敛性以及每个迭代过程中的性能指数函数的有限性。文章最后通过数值结果和对比实验，展示了该算法在实际中的性能表现。
