摘要：为促进居民用户柔性负荷高效参与需求响应,帮助用户从被动角色转变为主动角色,实现需求侧最大效益。该文在智能电网环境下,根据用电设备的特性,以概率论的角度对家电设备状态进行描述定义,基于异步深度强化学习(asynchronous deep reinforcement learning,ADRL)进行家庭能源管理系统调度的在线优化。学习过程采用异步优势演员–评判家(asynchronous advantage actor-critic,A3C)方法,联合用户历史用电设备运行状态的概率分布,通过多智能体利用CPU多线程功能同时执行多个动作的决策。该方法在包括光伏发电、电动汽车和居民住宅电器设备信息的某高维数据库上进行仿真验证。最后通过不同住宅情境下的优化决策效果对比分析可知,所提在线能耗调度策略可用于向电力用户提供实时反馈,以实现用户用电经济性目标。

关键词：需求响应 概率分布 在线优化 多智能体 多动作决策 

单位：东北电力大学电气工程学院; 吉林省吉林市132012; 伦敦大学城市学院电气电子工程学院; 英国伦敦EC1V0HB