基于自適應強化學習的智能家居設備調度與能耗優(yōu)化 | 論文分享

根據該論文摘要介紹，在智能家居中，由于每個用戶的偏好、用電習慣和支出不同，能源管理變得非常復雜。傳統(tǒng)方法難以應對這些變化，而強化學習等新技術為此提供了新的解決思路。該研究提出了一種結合了自適應優(yōu)化算法（SAPOA）和深度強化學習（DQN）的新方法，用于更智能地安排家電運行，優(yōu)化能源使用，并兼顧用戶需求和用電成本。

這種方法能學習家庭的歷史用電數據，并根據用戶的偏好靈活調整電器的運行時間，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更好。實驗表明，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。

整個系統(tǒng)在 Matlab 平臺上實現，并通過用電量、電費和峰均比等指標進行評估，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）已成為現代家庭的重要組成部分，能夠自動控制家用電器并智能調整設置，從而實現高效、可持續(xù)的能源利用。智能 HEMS 融合了物聯(lián)網、人工智能和機器學習等技術，能夠實時監(jiān)測和調控家庭用電情況。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，并對家用設備進行編程控制，使其在最合適的時間運行。通過引入動態(tài)電價機制，系統(tǒng)可根據能源供需、價格變化和用戶偏好動態(tài)響應，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，降低對環(huán)境的影響。其中，需求響應（DR）技術通過響應電價波動或負荷高峰，靈活調控能源使用，提升電網的穩(wěn)定性，降低整體能源成本，同時助力可再生能源的有效接入。DR 計劃通常包括分時電價機制、自動化設備控制和資金激勵等措施，旨在引導用戶改變用電行為，實現更加高效和可靠的能源管理。

智能 HEMS 廣泛應用于實際場景中，依托先進技術實現了卓越的性能表現。借助自適應算法和實時信息反饋，系統(tǒng)可動態(tài)調度家庭設備，顯著降低能耗的同時提升用戶舒適度。為了更好地利用可再生能源并減少對電網的依賴，智能系統(tǒng)能夠靈活管理能源的分配與存儲，支持光伏發(fā)電和蓄能電池等多種能源資源。結合負荷預測與需求響應策略，系統(tǒng)能夠準確預測未來用能趨勢，將部分用電行為轉移至低峰時段，從而減少成本和電網壓力。用戶還可通過網頁或移動應用便捷管理和遠程控制家庭用電，進一步提升使用體驗。

然而，傳統(tǒng)方法如啟發(fā)式算法、基于規(guī)則的系統(tǒng)以及基礎的強化學習模型，往往缺乏靈活性，難以及時響應實時的能源使用變化。這些方法通常無法提供最優(yōu)解決方案，難以應對多目標能源管理所涉及的復雜性。例如，基于規(guī)則的系統(tǒng)難以適應動態(tài)電價與用戶行為的變化，往往導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合自適應 Puma 優(yōu)化算法（SAPOA）與多目標深度 Q 網絡（MO-DQN）的新型智能 HEMS 架構。該系統(tǒng)能夠根據用戶需求動態(tài)自適應調整，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優(yōu)化與強化學習的優(yōu)勢，使系統(tǒng)可通過歷史用電數據學習用戶行為，并在設備調度方面取得優(yōu)于傳統(tǒng)方法的效果。SAPOA 增強了優(yōu)化過程的靈活性，而 MO-DQN 則提供了一種在成本節(jié)約、用戶舒適度等多個目標間實現平衡的策略。

該研究的主要貢獻如下：

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

所提出的方法可根據歷史使用數據，調整用戶偏好，并優(yōu)化空調、洗衣機、冰箱等主要家用電器的運行時間，從而在提升能源效率的同時有效降低用電成本。

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

結論

新型智能家庭能源管理系統(tǒng) (HEMS) 采用需求響應 (DR) 策略、SAPOA 和 MO-DQN 網絡，有效解決了能源消耗、成本和用戶偏好等動態(tài)問題。與依賴靜態(tài)優(yōu)化和基礎強化學習的傳統(tǒng)方法不同，這種新方法能夠動態(tài)響應實時能源價格、用戶偏好和負載需求，確保低電費和最大能源利用率。SAPOA 通過實時調整參數來優(yōu)化設備調度，而 MO-DQN 則通過學習過去的能源消耗模式來改進決策。這種集成方法不僅控制了能源支出預測中的不確定性，還能根據用戶需求協(xié)調設備使用，尤其適用于空調、洗衣機和冰箱等高能耗設備。在 Matlab 平臺上部署的實驗結果表明，性能指標顯著改善，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。這些成果超越了當前的強化學習和基于啟發(fā)式的優(yōu)化方法，展現了該系統(tǒng)更強的適應性和有效性?？偠灾乱淮茉垂芾硐到y(tǒng)有望提高能源利用效率、帶來顯著的經濟優(yōu)勢和更高的用戶滿意度，從而帶來更智能、響應更迅速的家庭能源解決方案。

未來展望

后續(xù)研究將探索先進的機器學習技術與實時數據分析相結合的能力，以進一步提升智能 HEMS 的靈活性和精確度。進一步的改進可能包括將系統(tǒng)應用擴展到各種能源和環(huán)境，并探索如何整合區(qū)塊鏈等尖端技術，以實現安全的能源交易。在動態(tài)能源環(huán)境下，可以通過引入用戶反饋回路和個性化功能來進一步優(yōu)化服務性能和滿意度。關鍵改進領域如下。

實際應用與物聯(lián)網集成：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)網的實時智能家居設備集成。該系統(tǒng)將在實際環(huán)境中部署，利用支持物聯(lián)網的家用電器（包括智能電表、恒溫器和冰箱）收集能耗和用戶偏好的實時數據。該系統(tǒng)將在實際條件下進行測試，以評估其對動態(tài)用戶行為和實時能源定價的適應性。實時數據將有助于動態(tài)調整家用電器的運行時間。系統(tǒng)性能將進行評估，重點關注延遲、節(jié)能、用戶滿意度和整體響應能力。這將有助于理論模擬與實際部署之間的聯(lián)系，從而驗證系統(tǒng)在實際智能家居環(huán)境中的性能。

計算效率與硬件約束：強化學習算法因其計算強度而備受認可，尤其是在設備資源受限的智能家居領域。未來的研究將詳細考察所提系統(tǒng)的計算需求。本研究將探索輕量級替代方案，以提高系統(tǒng)效率并確保其在資源受限的設備（包括微控制器、智能集線器和電表）上有效運行。我們計劃采用模型剪枝、量化和聯(lián)邦學習等技術來減輕計算負擔。模型剪枝有助于消除神經網絡中的冗余參數，從而減小其規(guī)模和推理時間。量化可以降低模型權重的精度，從而加快計算速度并減少內存占用。我們將研究聯(lián)邦學習，以將模型訓練分散到各個設備，從而減少通信開銷并增強隱私保護，同時確?？蓴U展性。這些技術的結合旨在提升系統(tǒng)的計算效率，使其適合在硬件資源有限的智能家居環(huán)境中實時部署。

輕量級替代方案：為了滿足對輕量級替代方案的需求，我們將研究對模型進行進一步優(yōu)化，使其能夠在處理能力較低的設備上運行。我們將專注于利用更小、更簡單的模型進行實時設備調度和能源管理，確保決策的高精度。本研究將探討如何利用邊緣計算將大量計算轉移到鄰近設備，從而降低延遲并增強系統(tǒng)響應能力。

強化學習在智能電網中的應用：為了彌補基于強化學習的智能電網最新進展分析方面的不足，我們旨在通過整合多智能體強化學習 (MARL) 和分散式學習的先進技術來改進所提出的模型。多智能體強化學習 (MARL) 的最新進展使智能家電能夠協(xié)同工作并共同優(yōu)化能源消耗，從而提高各種設備的能源效率。這些技術的整合將增強系統(tǒng)對實時環(huán)境變化的適應性，并提升其能源資源管理的有效性。我們將實施實時需求預測，以預測能源消耗模式并相應地調整設備調度。這種方法可以根據預期需求主動管理能源消耗，從而降低成本并提高效率，尤其是在配備太陽能電池板等可再生能源的住宅中。實時預測的整合將使系統(tǒng)能夠適應能源供應、需求和定價的變化，從而提高其整體效率。

可擴展性和用戶偏好：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展性。系統(tǒng)將逐步增加電器、住宅和設備的數量進行測試，以評估其在更復雜場景下的性能。本研究將考察系統(tǒng)高效管理和適應動態(tài)用戶偏好的能力，尤其是在多用戶環(huán)境中。我們的目標是通過整合先進的預測模型并強調可擴展性，確保系統(tǒng)能夠容納越來越多的設備，從而保持最佳的能源管理效果。

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