摘要：为了解决水电站机组启停过程中能耗大、调度响应慢等问题，根据强化学习在动态决策和复杂系统优化方面的技术优势，提出一种改进深度确定性策略梯度算法的机组启停优化模型。使用创建多状态空间、动态奖励函数、安全约束等手段来达到能耗降低和运行稳定并重的要求。仿真实验结果表明，该模型比传统的优化方法，机组启停能耗平均降低 9.2% ，启停次数减少 14.5% ，并且在负荷波动的环境下，有较好的自适应性。研究给水电站高效运作赋予了新的技术途径，对于水电能源低碳化发展有着实际意义。

关键词：强化学习；水电站机组；启停优化；能耗降低；动态决策

引言：

（一）研究背景

水电属于清洁可再生能源的重要组成，在双碳目标的推进过程中肩负着能源供应以及调峰调频的双重职责。机组启停是水电站日常运行的重要环节，它影响能源的利用效率以及设备的损耗。传统的启停调度大多依靠经验规则或者静态优化方法，不能适应水文气象波动、电力负荷变化等动态场景，从而造成能耗过高、响应速度不够等问题。随着深度强化学习技术在复杂系统优化上取得突破，它依靠智能体同环境实时交互学习得到最优策略，给水电站动态调度难题的解决提供了新的可能性。

（二）国内外研究现状

在现有的水电站优化调度研究中，传统的方法以动态规划、遗传算法为主，但是存在着维度灾变、局部最优等问题。近几年来，强化学习在水电领域的应用范围逐渐扩大，Wang 等人提出的深度强化学习梯级调度算法可以提高发电效率；Chen 等人把深度强化学习应用到水库调度中，证明了它在处理不确定性问题上的优势。在机组控制方面，通过建立强化学习模型对闸门开度和负荷进行优化，但是针对机组启停全过程的能耗优化研究较少，缺少对多约束条件下动态能耗控制的系统设计。

（三）研究意义与主要内容

本文主要研究机组启停能耗核心问题，提出安全经济双重要求的强化学习优化方法，用智能化调度来降低运行成本，提高水电系统的灵活性。主要研究内容为梳理水电站机组启停特性及能耗构成、设计以强化学习为基础的优化模型，即定义状态空间、动作空间、奖励函数；最后通过仿真实验来验证设计的模型对于水电站能耗降低、稳定提升的作用。

一、水电站机组启停优化相关理论

（一）机组启停特性与能耗构成

水电站机组启停过程牵涉到水力机械、电力系统等诸多环节的相互配合，其能耗大多出现在启动时的空载损耗、负荷调节过程中的过渡损耗以及停机时的余能损耗上。启停操作存在诸多约束，机组最小启停时间间隔、水轮机出力限制、上下游水位阈值、生态流量要求。传统的启停调度由于缺少动态自适应能力，在负荷波动或者来水发生变化的时候容易造成能耗的浪费，而强化学习的在线学习特性可以使得调度策略得到实时的优化。

（二）强化学习基本原理

强化学习依靠智能体同环境相互作用迭代，学习怎样采取行动以获取最大化的累积奖励，主要包含状态空间，动作空间，奖励函数，状态转移。水电站场景下环境指的是机组运行系统及外部工况，智能体根据感知到的实时状态来执行启停动作，根据动作的效果得到奖励信号，进而更新策略。常用的算法有深度确定性策略梯度算法，它适用于连续的动作空间的问题，使用 Actor-Critic的双网络结构来进行探索与利用的平衡，符合机组启停的连续调节。

（三）多目标优化核心逻辑

机组启停优化要兼顾能耗降低、系统稳定和设备保护等多目标。强化学习利用综合奖励函数来实现多目标协同，把能耗指标、负荷匹配度、约束满足情况转化为量化奖励。采用多步回报机制，用未来多步的累积奖励来避免短期最优所造成的长期能耗增加，保证策略的全局性和稳定性。

二、基于强化学习的优化模型构建

（一）环境建模与状态空间设计

状态空间的选取是选取影响机组启停的关键参数，实时负荷需求、上下游水位、机组运行状态、来水预测值、设备温度。采用数据标准化方法消除量纲影响，形成高维状态向量，充分反映系统运行工况。

动作空间定义为有机组启动、停机、负荷调节指令，负荷调节使用连续的取值范围，保证动作的平滑可行性。动作设计严格按设备物理约束来定，不超出安全运行范围。

（二）奖励函数设计

用动态加权的多目标奖励函数来设计，主要组成有能耗奖励与实时能耗负相关、负荷匹配奖励按实际出力与需求偏差计算、约束惩罚项对启停间隔、水

位阈值等违反行为进行扣分、长期奖励用未来多步收益预测引导策略优化的前瞻性。根据实时工况动态改变奖励函数权重，负荷高峰期侧重响应速度，平稳期侧重能耗减少。

（三）算法改进与约束嵌入

算法选择与改进，选用深度确定性策略梯度算法，并且增加双重延迟机制来提高训练稳定性，降低过估计的风险。采用经验回放的方式将过去的交互数据进行存储，并且以随机的方式对数据进行采样，破坏数据的相关性，从而提高模型的泛化性能。

约束条件嵌入，把机组物理约束、安全阈值转成动作空间边界和奖励惩罚规则，策略更新时强制排除不安全动作。在进行网络训练的时候加入约束损失项，保证优化后的结果符合工程实际情况。

三、实验验证与能耗分析

（一）实验设置

建立水电站机组仿真模型，模拟 4 台混流式机组的运行环境，输入数据有历史来水序列、电力负荷曲线和设备参数。选取传统的动态规划法和基本的深度强化学习算法进行对比，实验指标为平均启停能耗、启停次数、负荷响应偏差、算法收敛速度。

（二）结果分析

能耗降低效果，改进算法的机组平均启停能耗比动态规划法降低 9.2% ，比基本强化学习算法降低 4.7% 。能耗优化就是启动阶段负荷平滑调节与停机阶段余能回收，动态奖励函数有效。

运行稳定性方面，实验过程中启停次数减少 14.5% ，没有出现因频繁启停造成设备损耗和能耗增加的现象，负荷响应偏差控制在 3% 内，能满足电力系统调度的需要。

算法性能，改进的算法收敛速度比基本的算法快了 23% ，采用经验回放和双重延迟的方法很好的避免了训练震荡，使模型更加的鲁棒。

（三）结果讨论

从实验结果可知，强化学习模型可以实时同环境发生交互，进而自适应地调整启停策略，在动态工况下达成能耗与稳定性的协调。相比于传统方法来说，它的好处是：不需要精确的数学模型，适应复杂的不确定性，具有在线学习的能力可以应对来水和负荷的随机变化，多目标奖励设计实现了综合效益的优化。

总结：

本文利用改进的深度强化学习建立水电站机组启停优化模型，用多维状态感知、动态奖励函数、约束嵌入的方式使能耗下降和运行稳定互相促进。仿真实验证明，该模型在能耗控制、响应速度、鲁棒性上都比传统方法好，给水电站智能化运行提供了一种有效的技术方案。

由于忽略了新能源消纳场景下的多能协同调度，所以本文的研究范围较为局限，未来可以拓展的方向有结合水光蓄联合优化需求，优化模型对新能源波动的适应性；采用迁移学习来减少训练数据量；利用数字孪生技术提高环境建模精度，从而释放更多强化学习在水电优化中的应用潜力。

参考文献：

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