基于自適應(yīng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能家居設(shè)備調(diào)度與能耗優(yōu)化 | 論文分享

根據(jù)該論文摘要介紹，在智能家居中，由于每個(gè)用戶的偏好、用電習(xí)慣和支出不同，能源管理變得非常復(fù)雜。傳統(tǒng)方法難以應(yīng)對(duì)這些變化，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)等新技術(shù)為此提供了新的解決思路。該研究提出了一種結(jié)合了自適應(yīng)優(yōu)化算法（SAPOA）和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DQN）的新方法，用于更智能地安排家電運(yùn)行，優(yōu)化能源使用，并兼顧用戶需求和用電成本。

這種方法能學(xué)習(xí)家庭的歷史用電數(shù)據(jù)，并根據(jù)用戶的偏好靈活調(diào)整電器的運(yùn)行時(shí)間，從而提高能源效率。相比傳統(tǒng)方法，它在處理不斷變化的用電行為方面表現(xiàn)更好。實(shí)驗(yàn)表明，該方法顯著降低了用電高峰與平均用電的比例（峰均比），提升了能源使用的效率和系統(tǒng)的靈活性。

整個(gè)系統(tǒng)在 Matlab 平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，并通過用電量、電費(fèi)和峰均比等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估，顯示出優(yōu)越的性能。

研究背景

智能家庭能源管理系統(tǒng)（HEMS）已成為現(xiàn)代家庭的重要組成部分，能夠自動(dòng)控制家用電器并智能調(diào)整設(shè)置，從而實(shí)現(xiàn)高效、可持續(xù)的能源利用。智能 HEMS 融合了物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)控家庭用電情況。配備智能電表、智能控制器和多種傳感器的 HEMS，可以高效分配電力，并對(duì)家用設(shè)備進(jìn)行編程控制，使其在最合適的時(shí)間運(yùn)行。通過引入動(dòng)態(tài)電價(jià)機(jī)制，系統(tǒng)可根據(jù)能源供需、價(jià)格變化和用戶偏好動(dòng)態(tài)響應(yīng)，有效降低家庭能源支出并提升系統(tǒng)的可持續(xù)性。

隨著家庭能源使用日益多樣化和復(fù)雜化，智能 HEMS 的作用也愈發(fā)突出。此類系統(tǒng)不僅提升了能源利用效率，還支持可再生能源的接入與整合，有助于能源的本地存儲(chǔ)，降低對(duì)環(huán)境的影響。其中，需求響應(yīng)（DR）技術(shù)通過響應(yīng)電價(jià)波動(dòng)或負(fù)荷高峰，靈活調(diào)控能源使用，提升電網(wǎng)的穩(wěn)定性，降低整體能源成本，同時(shí)助力可再生能源的有效接入。DR 計(jì)劃通常包括分時(shí)電價(jià)機(jī)制、自動(dòng)化設(shè)備控制和資金激勵(lì)等措施，旨在引導(dǎo)用戶改變用電行為，實(shí)現(xiàn)更加高效和可靠的能源管理。

智能 HEMS 廣泛應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景中，依托先進(jìn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了卓越的性能表現(xiàn)。借助自適應(yīng)算法和實(shí)時(shí)信息反饋，系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)調(diào)度家庭設(shè)備，顯著降低能耗的同時(shí)提升用戶舒適度。為了更好地利用可再生能源并減少對(duì)電網(wǎng)的依賴，智能系統(tǒng)能夠靈活管理能源的分配與存儲(chǔ)，支持光伏發(fā)電和蓄能電池等多種能源資源。結(jié)合負(fù)荷預(yù)測(cè)與需求響應(yīng)策略，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來用能趨勢(shì)，將部分用電行為轉(zhuǎn)移至低峰時(shí)段，從而減少成本和電網(wǎng)壓力。用戶還可通過網(wǎng)頁(yè)或移動(dòng)應(yīng)用便捷管理和遠(yuǎn)程控制家庭用電，進(jìn)一步提升使用體驗(yàn)。

然而，傳統(tǒng)方法如啟發(fā)式算法、基于規(guī)則的系統(tǒng)以及基礎(chǔ)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，往往缺乏靈活性，難以及時(shí)響應(yīng)實(shí)時(shí)的能源使用變化。這些方法通常無法提供最優(yōu)解決方案，難以應(yīng)對(duì)多目標(biāo)能源管理所涉及的復(fù)雜性。例如，基于規(guī)則的系統(tǒng)難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)電價(jià)與用戶行為的變化，往往導(dǎo)致能源利用效率不高。

為解決上述問題，該研究提出了一種結(jié)合自適應(yīng) Puma 優(yōu)化算法（SAPOA）與多目標(biāo)深度 Q 網(wǎng)絡(luò)（MO-DQN）的新型智能 HEMS 架構(gòu)。該系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶需求動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整，即使在無可再生能源支持的條件下也能有效降低用電成本，提升系統(tǒng)效率。這一方法的創(chuàng)新之處在于融合了自適應(yīng)優(yōu)化與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，使系統(tǒng)可通過歷史用電數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)用戶行為，并在設(shè)備調(diào)度方面取得優(yōu)于傳統(tǒng)方法的效果。SAPOA 增強(qiáng)了優(yōu)化過程的靈活性，而 MO-DQN 則提供了一種在成本節(jié)約、用戶舒適度等多個(gè)目標(biāo)間實(shí)現(xiàn)平衡的策略。

該研究的主要貢獻(xiàn)如下：

提出了一種融合 SAPOA 與多目標(biāo) DQN 的新型需求響應(yīng)方法，能夠更加高效地處理用電動(dòng)態(tài)、費(fèi)用控制及用戶偏好等問題。

所提出的方法可根據(jù)歷史使用數(shù)據(jù)，調(diào)整用戶偏好，并優(yōu)化空調(diào)、洗衣機(jī)、冰箱等主要家用電器的運(yùn)行時(shí)間，從而在提升能源效率的同時(shí)有效降低用電成本。

圖1：家庭能源管理系統(tǒng)的架

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更多論文詳情，參見：https://www.nature.com/articles/s41598-025-08125-9#Sec20

結(jié)論

新型智能家庭能源管理系統(tǒng) (HEMS) 采用需求響應(yīng) (DR) 策略、SAPOA 和 MO-DQN 網(wǎng)絡(luò)，有效解決了能源消耗、成本和用戶偏好等動(dòng)態(tài)問題。與依賴靜態(tài)優(yōu)化和基礎(chǔ)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)方法不同，這種新方法能夠動(dòng)態(tài)響應(yīng)實(shí)時(shí)能源價(jià)格、用戶偏好和負(fù)載需求，確保低電費(fèi)和最大能源利用率。SAPOA 通過實(shí)時(shí)調(diào)整參數(shù)來優(yōu)化設(shè)備調(diào)度，而 MO-DQN 則通過學(xué)習(xí)過去的能源消耗模式來改進(jìn)決策。這種集成方法不僅控制了能源支出預(yù)測(cè)中的不確定性，還能根據(jù)用戶需求協(xié)調(diào)設(shè)備使用，尤其適用于空調(diào)、洗衣機(jī)和冰箱等高能耗設(shè)備。在 Matlab 平臺(tái)上部署的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，性能指標(biāo)顯著改善，例如，在未引入可再生能源的情況下，PAR 從 3.4286 降至 1.9765，在引入可再生能源后降至 1.0339。這些成果超越了當(dāng)前的強(qiáng)化學(xué)習(xí)和基于啟發(fā)式的優(yōu)化方法，展現(xiàn)了該系統(tǒng)更強(qiáng)的適應(yīng)性和有效性?？偠灾乱淮茉垂芾硐到y(tǒng)有望提高能源利用效率、帶來顯著的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)和更高的用戶滿意度，從而帶來更智能、響應(yīng)更迅速的家庭能源解決方案。

未來展望

后續(xù)研究將探索先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的能力，以進(jìn)一步提升智能 HEMS 的靈活性和精確度。進(jìn)一步的改進(jìn)可能包括將系統(tǒng)應(yīng)用擴(kuò)展到各種能源和環(huán)境，并探索如何整合區(qū)塊鏈等尖端技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)安全的能源交易。在動(dòng)態(tài)能源環(huán)境下，可以通過引入用戶反饋回路和個(gè)性化功能來進(jìn)一步優(yōu)化服務(wù)性能和滿意度。關(guān)鍵改進(jìn)領(lǐng)域如下。

實(shí)際應(yīng)用與物聯(lián)網(wǎng)集成：未來的研究將涉及將擬議的能源管理系統(tǒng)與基于物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)智能家居設(shè)備集成。該系統(tǒng)將在實(shí)際環(huán)境中部署，利用支持物聯(lián)網(wǎng)的家用電器（包括智能電表、恒溫器和冰箱）收集能耗和用戶偏好的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)將在實(shí)際條件下進(jìn)行測(cè)試，以評(píng)估其對(duì)動(dòng)態(tài)用戶行為和實(shí)時(shí)能源定價(jià)的適應(yīng)性。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)將有助于動(dòng)態(tài)調(diào)整家用電器的運(yùn)行時(shí)間。系統(tǒng)性能將進(jìn)行評(píng)估，重點(diǎn)關(guān)注延遲、節(jié)能、用戶滿意度和整體響應(yīng)能力。這將有助于理論模擬與實(shí)際部署之間的聯(lián)系，從而驗(yàn)證系統(tǒng)在實(shí)際智能家居環(huán)境中的性能。

計(jì)算效率與硬件約束：強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法因其計(jì)算強(qiáng)度而備受認(rèn)可，尤其是在設(shè)備資源受限的智能家居領(lǐng)域。未來的研究將詳細(xì)考察所提系統(tǒng)的計(jì)算需求。本研究將探索輕量級(jí)替代方案，以提高系統(tǒng)效率并確保其在資源受限的設(shè)備（包括微控制器、智能集線器和電表）上有效運(yùn)行。我們計(jì)劃采用模型剪枝、量化和聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)來減輕計(jì)算負(fù)擔(dān)。模型剪枝有助于消除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的冗余參數(shù)，從而減小其規(guī)模和推理時(shí)間。量化可以降低模型權(quán)重的精度，從而加快計(jì)算速度并減少內(nèi)存占用。我們將研究聯(lián)邦學(xué)習(xí)，以將模型訓(xùn)練分散到各個(gè)設(shè)備，從而減少通信開銷并增強(qiáng)隱私保護(hù)，同時(shí)確保可擴(kuò)展性。這些技術(shù)的結(jié)合旨在提升系統(tǒng)的計(jì)算效率，使其適合在硬件資源有限的智能家居環(huán)境中實(shí)時(shí)部署。

輕量級(jí)替代方案：為了滿足對(duì)輕量級(jí)替代方案的需求，我們將研究對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，使其能夠在處理能力較低的設(shè)備上運(yùn)行。我們將專注于利用更小、更簡(jiǎn)單的模型進(jìn)行實(shí)時(shí)設(shè)備調(diào)度和能源管理，確保決策的高精度。本研究將探討如何利用邊緣計(jì)算將大量計(jì)算轉(zhuǎn)移到鄰近設(shè)備，從而降低延遲并增強(qiáng)系統(tǒng)響應(yīng)能力。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用：為了彌補(bǔ)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)最新進(jìn)展分析方面的不足，我們旨在通過整合多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) (MARL) 和分散式學(xué)習(xí)的先進(jìn)技術(shù)來改進(jìn)所提出的模型。多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí) (MARL) 的最新進(jìn)展使智能家電能夠協(xié)同工作并共同優(yōu)化能源消耗，從而提高各種設(shè)備的能源效率。這些技術(shù)的整合將增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境變化的適應(yīng)性，并提升其能源資源管理的有效性。我們將實(shí)施實(shí)時(shí)需求預(yù)測(cè)，以預(yù)測(cè)能源消耗模式并相應(yīng)地調(diào)整設(shè)備調(diào)度。這種方法可以根據(jù)預(yù)期需求主動(dòng)管理能源消耗，從而降低成本并提高效率，尤其是在配備太陽(yáng)能電池板等可再生能源的住宅中。實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的整合將使系統(tǒng)能夠適應(yīng)能源供應(yīng)、需求和定價(jià)的變化，從而提高其整體效率。

可擴(kuò)展性和用戶偏好：未來的研究將探討擬議系統(tǒng)在更大規(guī)模住宅環(huán)境或社區(qū)規(guī)模能源管理中的可擴(kuò)展性。系統(tǒng)將逐步增加電器、住宅和設(shè)備的數(shù)量進(jìn)行測(cè)試，以評(píng)估其在更復(fù)雜場(chǎng)景下的性能。本研究將考察系統(tǒng)高效管理和適應(yīng)動(dòng)態(tài)用戶偏好的能力，尤其是在多用戶環(huán)境中。我們的目標(biāo)是通過整合先進(jìn)的預(yù)測(cè)模型并強(qiáng)調(diào)可擴(kuò)展性，確保系統(tǒng)能夠容納越來越多的設(shè)備，從而保持最佳的能源管理效果。

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