研究背景与问题

随着多园区综合能源系统（MPIES）的快速发展和广泛应用，园区作为独立的利益主体，在追求自身能源优化与经济效益的同时，也面临着协作过程中信息共享的难题。具体问题包括各园区利益诉求差异、无法获取全局信息、隐私保护需求以及独立自治的需求。这些问题限制了MPIES的整体运行效率和协同效应的发挥。

研究方法

为了解决上述问题，本研究提出了一种基于能源共享商业模式和多智能体分层强化学习的MPIES优化运行模型。该模型首先构建了考虑园区个体利益和整体效益的能源共享商业模型，以促进园区之间的能源交易与合作。其次，引入多智能体系统，通过智能体之间的交互和竞争，实现各园区在能源利用上的优化决策。最后，采用分层强化学习算法，使智能体能够在缺乏全局信息的情况下，通过不断学习和经验积累，实现自我优化和协同运行。

核心结果

本研究的主要结果包括：1）构建了一个基于能源共享商业模式的MPIES优化运行模型，该模型能够有效平衡各园区之间的利益关系；2）通过多智能体分层强化学习算法，实现了智能体在复杂环境下的自主学习和协同优化；3）通过仿真实验，验证了该模型在提高MPIES整体运行效率和能源利用效率方面的有效性。

结论与意义

本研究提出的基于多智能体分层强化学习的MPIES优化运行模型，为解决MPIES在实际运行中面临的问题提供了新的思路和方法。该模型不仅能够提高MPIES的整体运行效率，还能有效促进园区之间的合作与资源共享。这对于推动MPIES的可持续发展，实现能源系统的优化配置和绿色转型具有重要意义。此外，本研究的结果对于未来MPIES的规划设计、运营管理和技术创新等方面也具有一定的理论指导和实践参考价值。

文章来源：《浙江电力》 网址: http://www.xsltzzs.cn/qikandaodu/2025/1029/330.html