基于深度强化学习的微网P2P能源研究 摘要：代码主要做的是基于深度强化学习的微网P2P能源研究，具体为采用PPO算法以及DDPG算法对P2P能源模型进行仿真验证，代码对应的是三篇文献，内容分别为基于深度强化学习微网控制研究，多种深度强化学习优化效果对比，以及微网实施P2P经济效益评估 复现结果非常良好，结果图展示如下：

摘要

本文深入解析一个基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的微电网（Microgrid）点对点（Peer-to-Peer, P2P）能源交易系统。该系统通过智能体（Agent）在多微网环境中自主决策，优化本地能源供需平衡，并通过与其他微网进行动态能源买卖提升整体经济性与稳定性。项目实现了多种主流DRL算法（包括DDPG、PPO、VPG），并构建了一个贴近现实的微网仿真环境，为研究分布式能源市场机制提供了有力工具。

1. 系统整体架构

该系统采用典型的“智能体-环境”交互范式，其核心由两大部分构成：

• 智能体（Agent）：负责学习和执行交易策略。系统集成了三种先进的深度强化学习算法：
• DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)：适用于连续动作空间的策略梯度算法，能输出精确的能源交易量和价格。
• PPO (Proximal Policy Optimization)：一种稳定高效的策略优化算法，对超参数不敏感，适用于复杂的决策场景。
• VPG (Vanilla Policy Gradient)：作为策略梯度的基础实现，用于对比和验证。
• 环境（Environment）：MicrogridEnv，一个自定义的Gym兼容环境，模拟了包含多个微网的局部能源网络，提供了状态观测、动作执行和奖励计算的完整接口。

整个训练流程遵循标准的强化学习循环：智能体根据当前环境状态（State）选择一个动作（Action），环境接收动作后转移到新状态并返回一个奖励（Reward），智能体利用此反馈不断优化其策略。

2. 微网环境 (`MicrogridEnv`) 详解

MicrogridEnv 是整个系统的核心仿真器，其设计高度模拟了真实微网的物理和经济特性。

2.1 核心组件建模

环境由三个相互连接的微网（HamzaElsheikh、UmBader、Tannah）组成。每个微网包含以下关键组件：

• 负荷（Load）：模型化了五种典型负荷（住宅、学校、清真寺、医疗中心、水泵）。每种负荷的用电量并非恒定，而是根据从usage_trends.csv文件加载的日用电曲线动态变化，使得仿真更贴近现实。
• 发电（Generation）：整合了太阳能和风能两种可再生能源。发电数据来源于对应微网的Solar和Wind目录下的历史数据文件，确保了输入的真实性。
• 储能（Battery）：每个微网配备一个电池，用于存储多余能源或在发电不足时释放能量。电池模型包含了最大容量、充电效率、放电系数等关键参数，并实现了充放电逻辑。
• 交易网络：微网之间通过预设的距离（distances字典）相连，能源在传输过程中会产生损耗，损耗模型基于欧姆定律简化计算。

2.2 状态、动作与奖励设计

• 状态空间（Observation Space）：智能体（以Hamza_Elsheikh为主）观测到的状态是一个四维向量，包含：
  1. 电池剩余容量
  2. 当前总负荷
  3. 当前总发电量
  4. 上一轮交易价格
• 动作空间（Action Space）：智能体输出一个四维连续动作向量，用于定义一次交易：
  1. 交易类型：0-1为买入，1-2为卖出，2-3为不交易。
  2. 目标微网：0-1选择Um_Bader，1-2选择Tannah。
  3. 交易量：希望交易的能源数量（kWh）。
  4. 交易价格：报价（美分/kWh），介于本地成本价与主网电价之间。
• 奖励函数（Reward Function）：奖励设计是引导智能体学习的关键。其核心逻辑是：
• 正向激励：成功以低于主网电价买入，或以高于本地成本价卖出，都能获得正奖励。最终能实现能源自给自足（无缺额）会获得高额奖励。
• 负向惩罚：无效操作（如电量不足时试图卖出）、违反市场规则（如报价不合理）、交易量超出实际需求等都会受到惩罚。

3. 深度强化学习智能体实现

系统为不同算法提供了模块化的实现，其核心在于策略网络（Actor）和价值网络（Critic）的设计。

3.1 DDPG 智能体

DDPG是一种Actor-Critic架构的离线策略（off-policy）算法。

• Actor网络：一个全连接神经网络，输入状态，输出确定性的连续动作（即交易决策）。其输出层使用tanh激活函数，并通过缩放映射到动作空间的实际边界。
• Critic网络：另一个全连接网络，输入状态和动作，输出一个Q值，用于评估在该状态下执行该动作的长期价值。
• 训练机制：采用经验回放缓冲区（Replay Buffer）存储历史交互数据，并使用目标网络（Target Network）和软更新（Polyak Averaging）来稳定训练过程。

3.2 PPO/VPG 智能体

PPO和VPG属于在线策略（on-policy）算法，它们将动作视为从一个概率分布中采样得到。

• Actor网络：对于连续动作空间（如本项目），采用高斯分布（Gaussian Distribution）来建模策略。网络输出动作均值（mu），并学习一个独立的标准差（log_std）。
• Critic网络：与DDPG不同，PPO/VPG的Critic网络仅输入状态，输出状态价值函数V(s)，用于评估当前状态的好坏。
• 训练机制：PPO通过引入“近端”（Proximal）的裁剪机制，限制了策略更新的幅度，从而在保证性能的同时极大地提高了训练的稳定性，这也是其被广泛采用的原因。

4. 训练与实验管理

项目配备了完善的训练和日志记录工具。

• 日志系统：基于EpochLogger，能够详细记录每个训练周期（Epoch）的关键指标，如回合奖励（EpRet）、Q值、损失函数等，并将配置参数和模型权重自动保存到磁盘。
• 实验配置：通过userconfig.py和runutils.py，用户可以方便地设置实验超参数、数据保存路径，并支持通过ExperimentGrid进行大规模的超参数搜索。
• 结果可视化：内置的plot.py脚本可以读取训练日志，自动生成性能曲线图，便于分析和比较不同算法的效果。

5. 总结

该代码库提供了一个功能完整、结构清晰的微网P2P能源交易研究平台。它不仅实现了前沿的深度强化学习算法，还构建了一个细节丰富、贴近实际的微网仿真环境。通过将复杂的能源市场决策问题转化为强化学习任务，该系统为探索去中心化、智能化的未来能源交易模式提供了强大的技术支撑和研究基础。开发者可以在此框架上轻松扩展新的微网模型、交易规则或强化学习算法，以应对更复杂的能源互联网挑战。