文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于乐观行动-评判深度强化学习的含氢综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于乐观行动的深度强化学习在含氢综合能源系统低碳经济调度方面的评判。让我们逐步解读：

基于乐观行动（Optimistic Action）： 可能指的是在决策或行动中采取积极、乐观的策略，即在不确定性环境下，更倾向于做出对于实现目标有积极影响的选择。
评判深度强化学习： 深度强化学习是一种机器学习方法，通过智能体（agent）与环境的交互学习，通过尝试和错误来最大化某种奖励信号。在这里，标题表明将对深度强化学习方法进行评判，可能涉及到效果、适应性、鲁棒性等方面的考察。
含氢综合能源系统： 指的是一种能源系统，其中包含了氢能源的应用。这可能涉及到氢气的生产、储存、转换等方面，是一种综合的能源系统。
低碳经济调度： 指的是在运营和管理含氢综合能源系统时，以降低碳排放为目标进行调度和优化。这可能包括最小化碳足迹、提高能源效率等策略。

因此，整体来说，这个标题表明研究的焦点是在含氢综合能源系统中，通过采用基于乐观行动的深度强化学习方法来实现低碳经济调度，并对该方法进行评判。这可能涉及到在复杂的能源系统中应用深度学习技术，以推动可持续和低碳的能源管理策略。

摘要：“双碳”背景下，以氢能为能源载体的含氢综合能源系统是中国能源行业低碳化转型的重要支撑。为保证含氢综合能源系统中的氢能供给并提高用氢效率，该文提出了一种电气混合制氢及氢能综合利用的综合能源系统运行模式；并基于碳捕集装置和综合需求响应建立了源荷互补降碳机制，以充分挖掘系统降碳潜能，进一步提升可再生能源消纳率及系统低碳化水平；此外，为了对此含氢综合能源系统中的源荷随机波动实现快速响应，提出基于乐观行动-评判深度强化学习方法对系统优化调度模型进行离线训练和在线优化求解，可高效实现含氢综合能源系统的低碳经济在线优化调度。最后通过算例应用验证了所提方法的优越性。

这段摘要描述了在“双碳”（双碳目标，即碳达峰和碳中和）背景下，以氢能为能源载体的含氢综合能源系统对于中国能源行业低碳化转型的重要性。以下是摘要的主要解读：

能源背景： 提到“双碳”背景，表明在应对气候变化和碳排放问题的大背景下，中国能源行业正经历低碳化的转型。
氢能综合能源系统： 指出以氢能为能源载体的综合能源系统是低碳化转型的支撑。这可能包括了氢的生产、储存、传输和利用等方面的系统。
电气混合制氢及综合利用模式： 提出了一种电气混合制氢及氢能综合利用的系统运行模式。这可能涉及到使用电能来制备氢，并有效地利用氢能。
源荷互补降碳机制： 基于碳捕集装置和综合需求响应，建立了源荷互补降碳机制，以最大化系统的降碳潜能。这有助于提升可再生能源的消纳率和系统的低碳化水平。
基于乐观行动-评判深度强化学习方法： 针对含氢综合能源系统中源荷随机波动的问题，提出了一种基于乐观行动-评判深度强化学习方法，用于对系统优化调度模型进行离线训练和在线优化求解。这种方法旨在实现对系统的快速响应和低碳经济在线优化调度。
算例应用验证： 最后通过算例应用验证了所提方法的优越性，表明这种综合能源系统和优化调度方法在实际应用中取得了良好的效果。

总体而言，这篇文章关注在双碳背景下，通过电气混合制氢及氢能综合利用的方式，建立含氢综合能源系统，并采用源荷互补降碳机制和基于深度强化学习的调度方法，以实现系统的低碳经济在线优化。

关键词:含氢综合能源系统; 互补降碳;低碳经济调度;深度强化学习;氢能综合利用;

含氢综合能源系统： 指的是一个集成了氢能源的多方面组成部分的系统，可能包括氢的生产、存储、传输和利用等环节。在这个上下文中，该系统被认为是中国能源行业低碳化转型的支持和关键组成部分。
互补降碳： 意味着系统中的各个组件或过程之间存在互相补充和协同作用的机制，目的是最大化降低碳排放。这可能包括源荷互补降碳机制，即通过协同作用来实现碳排放的减少。
低碳经济调度： 涉及到对能源系统进行调度以最小化碳排放，实现经济运行的同时降低碳足迹。这可能包括对能源生产、转化、传输和使用等方面的调度决策，以推动系统朝向低碳经济运行。
深度强化学习： 是一种机器学习方法，强调通过试错学习来最大化累积奖励。在这个上下文中，深度强化学习被应用于含氢综合能源系统的优化调度模型中，通过离线训练和在线优化求解来提高系统对源荷随机波动的响应速度，以及实现系统的低碳经济在线优化调度。
氢能综合利用： 意味着系统中的氢能源不仅仅是生产出来，还要得到充分的利用。这可能包括将氢能源用于各种能源需求，例如发电、交通、工业等，以最大程度地提高整个系统的能源利用效率。

这些关键词共同描绘了一种含氢综合能源系统，通过互补降碳机制和深度强化学习等技术手段，实现了低碳经济调度，同时充分利用氢能源，以适应中国能源行业的低碳化转型需求。

仿真算例：

针对本文如图 1 所建立的 HIES 进行仿真分析，本文验证了强化学习对于本文模型的离线训练与在线优化能力，并对所建立的不同 HIES 模型进行对比分析，同时比较了不同优化算法对模型求解的能力。HIES 内各单元参数如附录表 A1 所示。HIES 从上级电网购电范围为[0，350MW]；系统从上级电网分时价格和需求响应分时价格见附录 A 图 A4，气站购气价格 1.2 元/m3；碳交易基价为 267.6 元，区间长度为 40t，碳价增加率为 25%。算例仿真硬件为：Inter i7-7700 处理器。本文算法和训练基于百度飞浆平台进行搭建，采用 Python3.7 语言。环境中包含 9 种动作量，17 种状态量。其算法中各类超参数见附录表 A2。

仿真程序复现思路：

本文基于电气混合制氢及综合利用运行模式与源荷互补降碳机制构建了如图 1 所示运行结构。含四种异质能源：电、热、天然气、氢气。在产能端通过掺氢燃气轮机(hydrogen-doped gas turbines，HGT)、HFC 、有机朗肯装置 (organic rankine cycle，ORC)、掺氢燃气锅炉(hydrogendoped gas boilers，HGB)、电制氢、气制氢等装置完成能源转换。为实现源荷互补降碳，在负荷侧采取综合需求响应，进一步改善 HIES 的运行。

复现这篇文章的仿真可以分为以下步骤：

建立模型： 首先，根据文章描述，建立含氢综合能源系统（HIES）的模型。包括能源转换装置（HGT、HFC、ORC、HGB、电制氢、气制氢）、负荷侧的综合需求响应机制等。确保模型的各个单元参数与附录表 A1 一致。
源荷互补降碳机制： 在模型中实现源荷互补降碳机制，这可能包括在负荷侧采用综合需求响应的方法，使系统更灵活地响应能源需求变化。
仿真分析： 针对建立的HIES模型进行仿真分析。可以采用不同的算例设置，例如改变上级电网购电范围、调整碳交易参数等，来评估系统的性能。确保仿真硬件和算例参数与文章描述一致。
强化学习验证： 验证强化学习对于模型的离线训练与在线优化能力。这可能包括在仿真环境中实施强化学习算法，对模型进行训练并进行在线优化。确保超参数与附录表 A2 一致。
不同HIES模型比较： 对建立的不同HIES模型进行比较分析。可能涉及对系统性能、碳排放等方面进行对比，以评估不同模型的优劣。
不同优化算法比较： 比较不同优化算法对模型求解的能力。可以尝试使用不同的优化算法，例如遗传算法、粒子群算法等，评估其对系统的优化效果。

以下是一个简化的示例代码，使用 Python 和飞桨平台进行模型搭建和仿真：

import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np

# 步骤1：建立模型
def build_HIES_model():
    # 定义含氢综合能源系统的模型结构
    # 这可能包括能源转换单元、负荷侧响应等

    # 以简化为例，定义一个虚构的能源转换单元
    def energy_conversion_unit(input_energy):
        # 这里可以加入更复杂的能源转换过程
        output_energy = input_energy * 0.9  # 90% 的能量转换效率
        return output_energy

    # 定义输入
    input_energy = fluid.layers.data(name='input_energy', shape=[1], dtype='float32')
    
    # 建立模型结构
    output_energy = energy_conversion_unit(input_energy)

    # 返回模型
    return fluid.default_main_program()

# 步骤2：源荷互补降碳机制
def source_load_complementary(model):
    # 在实际情况中，可能需要修改负荷侧的需求响应机制
    # 这里为示例，假设负荷侧简单地减少10%的能量需求
    load_reduction_factor = 0.9
    fluid.layers.assign(fluid.layers.scale(model.global_block().var('input_energy'), scale=load_reduction_factor),
                        model.global_block().var('input_energy'))

# 步骤3：仿真分析
def simulate_HIES(model, hardware, case_params):
    # 设置硬件和仿真参数
    place = fluid.CPUPlace() if hardware == "CPU" else fluid.CUDAPlace(0)
    exe = fluid.Executor(place)
    exe.run(fluid.default_startup_program())

    # 定义输入数据
    input_energy_data = np.array([[100.0]], dtype='float32')  # 100MW的能量输入，可以根据实际情况调整

    # 运行模型
    output_energy_result = exe.run(program=model,
                                   feed={'input_energy': input_energy_data},
                                   fetch_list=[model.global_block().var('output_energy')])

    # 输出仿真结果
    print("仿真结果：")
    print("输入能量：", input_energy_data)
    print("输出能量：", output_energy_result[0])

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    # 步骤1：建立模型
    HIES_model = build_HIES_model()

    # 步骤2：源荷互补降碳机制
    source_load_complementary(HIES_model)

    # 步骤3：仿真分析
    simulate_HIES(HIES_model, hardware="CPU", case_params={})

请注意，这只是一个简单的例子，实际情况中可能需要更多的细节，特别是在定义能源转换单元和模型结构方面。此外，对于强化学习等算法的集成，可能需要更复杂的代码和库的使用。