1.研究背景

因为能源问题的日渐严峻，电网的架构正在从发电厂的能源供应方式，向分布式多类型的清洁能源系统过渡。分布式的能源系统具有很多优势：分布式的能源系统成本低，使用分布式能源减少了中央调度的需要和远距离传输中的能量损失，在电网发生扰动时，它将保持本地供电。但是由于分布式控制的规模小、波动性高的特点。对微电网能源管理系统提出了更高的要求。

2.科研问题

如何在保证用户舒适度的情况下对社区微电网进行控制在解决这个问题上有两个方向的解决方案，一个是传统方向：基于模型的微电网控制，基于模型的控制依赖准确的模型和参数。因此，基于模型的方法既不可转移，也不可扩展，这导致了高开发成本。而另一方面在无模型的控制方法中深度强化学习方法逐渐崭露头角，然而很少有文章研究社区微电网的能源管理。而且很少将社区微电网的用户舒适度和利润控制相结合。

3.科研目的

提出一种考虑用户舒适度和能源利润的微电网优化目标；通过DRL算法来建立社区微电网的能源管理系统。

4.研究内容

下图为我使用的微电网模型，其余内容在ppt中展示