基于约束SAC的微电网能量管理：规则、强化学习与遗传算法对比研究
摘要
微电网能量管理是提高新能源消纳、保证系统安全经济运行的关键技术。本文针对包含光伏、储能和负荷的微电网系统，提出一种基于带约束的软演员-评论家（SAC）强化学习智能体的能量管理策略，并与规则控制、遗传算法优化进行对比。在Simulink环境中搭建微电网仿真模型，引入春秋、夏、冬三种典型工况数据，并在训练过程中采用每日更新的光伏和负荷数据以增强泛化能力。约束条件设定为储能有功功率输出不超过38000，并以防逆流为首要目标，按照SOC区间、减少购电、电网波动、弃光、无功补偿、储能波动的优先级进行控制。实验结果表明，带约束的SAC算法收敛更快，控制效果更优，能有效满足防逆流要求，提升微电网运行经济性和稳定性。
关键词：微电网；能量管理；SAC强化学习；约束优化；遗传算法；防逆流
1 引言
随着分布式光伏的大规模接入，微电网作为分布式能源的有效组织形式，其能量管理问题日益受到关注。微电网能量管理需要在满足负荷需求的同时，合理调度储能、控制与主网的能量交换，实现经济、可靠、环保的运行。其中，防逆流（即不允许微电网向主网送电）是许多实际场景的硬性要求，例如某些地区电网不允许分布式电源倒送电能。
传统的能量管理方法包括规则控制（如基于阈值的充放电策略）和优化算法（如遗传算法、粒子群算法）。规则控制简单易行，但难以适应复杂多变的运行工况；遗传算法等全局优化方法能获得较优解，但计算量大且依赖精确预测。近年来，深度强化学习因其能够从历史数据中学习最优策略，逐渐应用于微
