摘要：本文探讨了强化学习算法与多智能体系统在燃煤电厂控制与管理中的应用。通过将强化学习算法应用于智能体，电厂的运行状态被映射为可理解的形式，智能体根据状态选择动作并优化决策过程。智能体内部结构包括状态感知模块、决策模块和执行模块，通过通信协议交换信息以实现任务协同优化。协调机制管理智能体间的协作，确保系统一致性。环境模型描述电厂运行状态，为智能体学习和决策提供基础。强化学习算法如DQN、策略梯度方法和Actor-Critic方法被用于智能体策略的更新。通过精确的状态表示、合理的动作空间设计、有效的奖励函数制定以及多智能体协作机制的建立，系统有望实现电厂的高效运行、环保控制和成本节约。未来研究方向包括优化强化学习算法的收敛速度和稳定性，探索多智能体协同学习机制，并与其他智能化技术如深度学习和预测控制融合，以进一步提升系统性能。随着AI技术的进步，燃煤电厂的智能化水平预计将持续提升，有助于实现能源高效利用和降低污染物排放。

关键词：强化学习算法；多智能体系统；燃煤电厂；高效发电；环保控制

引言

燃煤电厂是能源供应的关键，其效率和环保性能对能源利用和环境保护至关重要。传统方法依赖人工经验，难以应对复杂变化。引入智能化技术是提升性能的关键。

强化学习算法通过智能体与环境交互学习最优策略，具有自适应和鲁棒性。在电厂中，可用于优化燃烧控制、负荷调度和污染物排放，提高能源效率，降低排放。

多智能体系统通过多个智能体协同合作，实现复杂系统的分布式控制和优化。在电厂中，可用于锅炉、汽轮机、发电机等设备的联合运行优化，实现高效运行和资源优化配置。

本文结合强化学习和多智能体系统优势，探讨其在燃煤电厂的应用。研究设计适应电厂动态环境的强化学习算法，通过多智能体系统实现高效协同。探讨处理不确定性和环境变化的挑战，评估方法的有效性和可行性。旨在为燃煤电厂智能化升级提供理论和技术支持，推动能源行业可持续发展。

1、基于强化学习算法的多智能体系统应用框架

1.1 强化学习基础

强化学习是机器学习的一个分支，关注智能体通过与环境交互学习最优策略。智能体根据当前状态选择动作，环境提供奖励并转移到新状态，目标是最大化累积奖励。策略是核心，定义动作概率分布。常见算法有Q-learning、DQN、策略梯度和Actor-Critic。DQN用深度学习近似Q值函数，解决高维状态空间问题。

DQN算法中，智能体用深度神经网络近似Q值函数，根据当前状态选择动作，观察环境反馈并存储经验。训练时随机采样经验更新网络权重，目标网络稳定训练过程，定期更新。

1.2 多智能体系统架构

燃煤电厂多智能体系统中，设备和系统抽象为智能体，通过通信协议交换信息，实现任务协同优化和性能提升。智能体监控和控制对应设备或系统，执行强化学习策略优化决策。智能体结构包括状态感知、决策和执行模块。状态感知模块收集环境信息，决策模块用强化学习算法选择动作，执行模块将决策转化为控制动作。

1.3 多智能体系统架构

多智能体系统由多个智能体组成，通过通信和协作完成任务。在燃煤电厂中，设备和系统（如锅炉、汽机、发电机、环保设备等）被视为智能体，通过通信协议交换信息，协同优化整体性能。

系统关键组件包括智能体，负责监控和控制特定设备和系统，执行强化学习策略。智能体内部包含状态感知、决策和执行模块。通信协议定义智能体间信息交换格式和规则。协调机制管理智能体间协作，确保系统一致性。环境模型描述电厂运行状态，用于智能体学习和决策，可能包括锅炉燃烧、汽机负荷、发电机输出功率和排放模型等。

2、强化学习算法在多智能体系统中的应用

在多智能体系统中，强化学习算法将电厂运行状态转化为智能体可理解的形式，涵盖锅炉燃烧参数、汽机负荷等关键指标。状态表示需全面反映电厂运行状态，便于智能体决策。

定义智能体可能采取的所有动作，如调整锅炉燃料供给、汽机转速等。动作空间设计应覆盖所有可能动作，便于智能体选择和优化。

设计奖励函数反映电厂运行目标，激励智能体提高效率、降低排放。奖励函数应准确反映目标和约束条件，便于智能体学习和优化。

智能体间可能有协作或竞争关系，需通过奖励函数和协调机制平衡。考虑智能体间通信和信息共享，实现协作和竞争。

智能体根据状态、动作和奖励更新策略，使用强化学习算法迭代学习。考虑学习速率、经验回放缓冲区大小和采样策略等因素，以及智能体间策略相互影响，实现多智能体系统协同优化。

3、强化学习算法核心策略

强化学习算法在多智能体系统中基于马尔可夫决策过程（MDP），其中智能体决策仅依赖当前状态。MDP包括状态空间、动作空间、转移概率和奖励函数。在燃煤电厂，运行状态可视为状态空间，智能体动作作为动作空间，状态转移概率和奖励作为环境反馈。

高维状态空间下，值函数近似使用函数近似而非表格存储。DQN算法中，智能体用深度神经网络近似Q值函数，通过训练调整权重以最小化预测误差，提高估计精度。

策略梯度方法直接优化策略参数以最大化期望奖励，适用于连续或高维动作空间。Actor-Critic算法中，智能体维护策略网络和价值网络，策略网络生成动作概率分布，价值网络估计状态或动作值，策略网络权重通过策略梯度方法更新，价值网络指导更新过程。

经验回放存储智能体与环境交互的历史数据，训练时随机采样以更新策略，提高学习稳定性和效率。经验回放缓冲区存储经验元组，随机采样更新神经网络权重，打破时间相关性，提升学习稳定性和收敛速度。

目标网络在DQN等算法中稳定值函数估计，避免快速变化导致的不稳定。目标网络定期从当前网络复制权重，用于计算目标Q值，减缓目标值变化，提高学习稳定性和收敛性。智能体使用当前网络选择动作，目标网络计算目标Q值，更新当前网络权重。

强化学习算法的多智能体系统为燃煤电厂提供智能化控制管理手段。通过精确状态表示、合理动作空间设计、有效奖励函数制定及多智能体协作机制，系统有望实现电厂高效运行、环保控制和成本节约。深入理解算法和技术原理可进一步优化性能和提高系统稳定性。

4、结论与展望

本文将强化学习算法与多智能体系统应用于燃煤电厂的控制与管理中，通过智能化手段显著提升了电厂的运行效率和环保性能，促进了其可持续发展。未来研究方向可聚焦于强化学习在多智能体系统中的优化策略，例如通过改进算法的收敛速度和稳定性，以及探索多智能体协同学习机制，以进一步提升系统性能。

此外，研究可扩展至强化学习与其他智能化技术的融合，如深度学习和预测控制，以实现更为精准的负荷预测和优化调度。通过这些技术的综合应用，有望为燃煤电厂的智能化升级提供更为全面和有效的解决方案。

随着人工智能技术的持续进步和在工业领域的深入应用，燃煤电厂的智能化水平预计将持续提升。这将有助于实现能源的高效利用，降低污染物排放，从而在环境保护和能源可持续性方面发挥更大的作用。未来，燃煤电厂的智能化升级将依赖于跨学科技术的集成创新，以及对现有技术的持续优化和改进。

谭明祥+1986.03.15+男+贵州省铜仁市+本科+助理工程师+电气工程及其自动化+汉族

雷浩+1992.8.1+男+贵州省遵义市+本科+助理工程师+电气工程及其自动化+汉族

张林+199.4.9+男+贵州省安顺市+本科+助理工程师+电气工程及其自动化+汉族

董凌云，1986年10月16日，男，浙江桐庐，研究生，中级工程师职称。研究方向：自动化无人值守