文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于世界模型深度强化学习的含风电电力系统低碳经济调度》

这个标题表明研究的主题涉及到一个电力系统，该系统包含风电，并且使用基于世界模型的深度强化学习进行低碳经济调度。以下是对标题中各个关键词的解读：

基于世界模型： 这可能指的是使用一种模型来表示电力系统所在的环境，这个模型能够反映真实世界中的电力系统运行特性，包括风电等因素。
深度强化学习： 这表明研究使用深度学习技术中的强化学习方法。深度强化学习结合了深度学习和强化学习的理念，用于训练智能体（可能是一个电力系统控制器），使其能够在不断的试错中学习如何在复杂环境中做出决策。
含风电电力系统： 研究的对象是一个包含风电的电力系统。这意味着电力系统不仅仅包括传统的发电方式，还包括风力发电，这是一个具有不确定性和波动性的可再生能源。
低碳经济调度： 研究的目标是通过调度电力系统来实现低碳经济。这可能包括优化电力生成和分配，以最小化碳排放并提高系统的经济效益。

综合起来，这个标题表明研究的焦点是在包含风电的电力系统中，通过基于世界模型的深度强化学习方法来实现低碳经济调度。这可能涉及到复杂的系统优化和智能控制，以应对风电等可再生能源的波动性和不确定性，从而推动电力系统向更加可持续和低碳的方向发展。

摘要：通过调度手段提高发电侧风电等可再生能源利用率，降低常规火电机组的碳排放是实现双碳目标的重要手段。本文针对含风电电力系统的低碳经济运行问题，提出一种基于世界模型深度强化学习的调度方法。首先，计及碳交易成本与发电成本构建了系统运行总成本最低的调度模型，采用基于世界模型的双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient，TD3)算法求解系统各机组最优出力策略。该算法通过“因果Transformer”神经网络的自注意力机制和多层堆叠结构学习世界模型以等效真实环境，进一步结合TD3算法在世界模型决策空间中开展大规模探索，提高决策稳定性。以改进IEEE30节点系统为例，通过所提算法求解得到各机组发电策略，实现了含风电电力系统的低碳经济调度目标，表明该方法能有效提升风电消纳，减少系统碳排放量，降低运行成本。

这段摘要涉及到一个研究，其主要目标是解决含风电电力系统的低碳经济运行问题。以下是对摘要的详细解读：

问题陈述： 摘要一开始指出，通过提高可再生能源（尤其是风电）的利用率，并降低传统火电机组的碳排放，可以实现双碳目标。这表明研究的焦点是在电力系统中通过调整发电侧来实现更低碳的运行。
方法提出： 研究提出了一种基于世界模型深度强化学习的调度方法。这种方法的核心思想是通过深度强化学习中的双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法，结合了“因果Transformer”神经网络，来学习电力系统的世界模型。这个世界模型考虑了碳交易成本和发电成本，以构建一个总成本最低的调度模型。
算法细节： TD3算法被用于求解系统各机组的最优出力策略。为了提高决策的稳定性，算法使用了“因果Transformer”神经网络，该网络具有自注意力机制和多层堆叠结构，以学习世界模型，使其能够等效地反映真实环境。
实验验证： 以改进的IEEE30节点系统为例，通过所提出的算法，得到了各机组的发电策略。结果表明，这种方法能够实现含风电电力系统的低碳经济调度目标，包括提高风电消纳，减少系统碳排放量，降低运行成本。

总体来说，该研究采用深度强化学习的方法，通过建模电力系统的世界环境，以最小化总成本为目标，提出的调度方法在实验证明其在低碳经济运行方面的有效性。

关键词:可再生能源: 世界模型:深度强化学习;低碳经济运行;

可再生能源： 这个关键词指的是那些能够自然恢复并且不会耗尽的能源，如风能、太阳能、水能等。在这个文本中，提到通过调度手段提高发电侧风电等可再生能源的利用率，说明研究的重点是如何更有效地利用可再生能源，特别是风电，以实现电力系统的可持续发展和低碳目标。
世界模型： 这个术语可能指的是在深度强化学习中使用的模型，用于对环境进行建模和学习。在这里，提到基于世界模型的深度强化学习调度方法，表明研究中考虑了一个能够反映电力系统运行环境的模型。这个模型可能综合考虑了碳交易成本、发电成本等因素，以便更准确地进行系统调度决策。
深度强化学习： 这是一种机器学习的方法，结合了深度学习和强化学习。在这个文本中，深度强化学习被应用于解决电力系统调度问题，通过学习最优的机组出力策略来提高可再生能源的利用率，降低系统的碳排放，实现低碳经济运行目标。
低碳经济运行： 这一关键词强调了研究的目标，即通过调度方法实现电力系统的低碳经济运行。这包括减少传统火电机组的碳排放，提高可再生能源的利用率，以达到双碳目标。低碳经济运行通常涉及到降低温室气体排放，提高能源利用效率，促进可持续发展。

仿真算例：本文选择改进的 IEEE30 节点系统作为算例进行仿真试验。选择其中的 4 台常规火电机组进行发电控制，在系统的 8 节点并入风力发电机组，其装机容量为 50MW，在节点 8 接入容量为80MW 的储能系统，如附录 A 中图 A1 所示；风力发电的历史数据来源为比利时某地区 2021 年6 月份风电预测数据，并添加一个适当的比例系数以适应本实验系统的容量，如附录 A 中图 A2所示；负荷功率数据如附录 A 中图 A3 所示；电力系统设备参数如附录 A 中表 A1 所示；其他参数如表 A2 所示；常规火电机组煤耗参数如表A3 所示；各节点之间电导和电纳的如表 A4 所示；TD3 算法与“CT”网络参数如表 A5、A6所示。为获取丰富的电力数据准确训练神经网络，本文构建的实时调度模型以 72h 为训练周期，以 1h 为步长进行仿真。实验通过计算潮流模拟实际运行环境，以 Tensorflow2.6.0 为框架，编程环境为 Python3.8，仿真在一套配有 Inter core i9-13900HX CPU 及一张 NVIDIA RTX4070 显卡的计算机上实现。

仿真程序复现思路：

复现上述仿真涉及以下步骤，包括建立电力系统模型、定义仿真参数、选择优化算法、运行仿真和分析结果。以下是一个简化的示例，使用Python语言：

import numpy as np

# 模拟加载数据的函数示例
def load_wind_data(file_path):
    # 从文件中加载风力发电历史数据
    # 返回一个包含风力发电历史数据的数组或数据结构
    pass

def load_load_data(file_path):
    # 从文件中加载负荷功率数据
    # 返回一个包含负荷功率数据的数组或数据结构
    pass

def load_system_parameters(file_path):
    # 加载系统参数数据，比如电导、电纳等
    # 返回包含系统参数的数据结构
    pass

# 创建模型的函数示例
def build_real_time_dispatch_model(nodes, generators, wind_capacity, storage_capacity):
    # 在这里，根据描述中的系统配置创建模型
    # 可以使用 TensorFlow 或其他深度学习框架来构建模型
    # 返回模型对象
    pass

# 执行仿真实验的函数示例
def simulate_experiment(model, wind_data, load_data, conductance_matrix, coal_consumption_parameters, td3_parameters, ct_network_parameters):
    # 循环遍历仿真时间段，进行仿真
    simulation_hours = len(wind_data)  # 假设风力发电历史数据和负荷功率数据具有相同的时间跨度

    for hour in range(simulation_hours):
        # 获取当前时刻的风力发电数据和负荷功率数据
        current_wind_power = wind_data[hour]
        current_load_power = load_data[hour]

        # 根据当前的风力发电数据和负荷功率数据执行实时调度
        # 使用模型进行优化或控制决策
        # 这可能涉及对神经网络的前向传播和训练，以确定发电机组的输出等

        # 更新模型状态或执行控制策略
        # ...

        # 在每个时间步骤进行数据更新和仿真
        # ...

    # 执行仿真完毕后，可能有后续的结果处理或输出
    # 可能需要返回一些仿真结果供进一步分析或可视化使用
    pass

# 主程序
def main():
    # 加载数据
    wind_data = load_wind_data("path/to/wind_data.csv")
    load_data = load_load_data("path/to/load_data.csv")
    system_parameters = load_system_parameters("path/to/system_parameters.csv")

    # 提取所需的系统参数
    nodes = system_parameters['nodes']
    generators = system_parameters['generators']
    wind_capacity = system_parameters['wind_capacity']
    storage_capacity = system_parameters['storage_capacity']
    conductance_matrix = system_parameters['conductance_matrix']
    coal_consumption_parameters = system_parameters['coal_consumption_parameters']
    td3_parameters = system_parameters['td3_parameters']
    ct_network_parameters = system_parameters['ct_network_parameters']

    # 创建模型
    model = build_real_time_dispatch_model(nodes, generators, wind_capacity, storage_capacity)

    # 执行仿真实验
    simulate_experiment(model, wind_data, load_data, conductance_matrix, coal_consumption_parameters, td3_parameters, ct_network_parameters)

# 运行主程序
if __name__ == "__main__":
    main()

这是一个简化的伪代码示例，实际的复现过程可能需要更多细节和代码。在实际复现中，需要实现加载数据的函数（如load_wind_data、load_load_data等），构建模型的函数（如build_real_time_dispatch_model），以及进行仿真实验的函数（如simulate_experiment）。同时，确保你的环境中安装了所需的 Python 库。