智能电网中基于云计算的需求侧管理：一种融合博弈论优化与深度学习的HVAC节能新方法
一、作者与发表信息
本研究由美国马凯特大学（Marquette University）EEEC系MESS实验室的Rahman Heidarykiany（通讯作者）与Cristinel Ababei合作完成，发表于能源与人工智能领域期刊《Energy and AI》2024年第16卷（文章编号100362）。论文标题为《HVAC Energy Cost Minimization in Smart Grids: A Cloud-Based Demand Side Management Approach with Game Theory Optimization and Deep Learning》，受美国国家科学基金会（NSF）资助（项目编号ECCF 1936494）。
二、研究背景与目标
科学领域：本研究属于智能电网（Smart Grid）中的需求侧管理（Demand Side Management, DSM）领域，聚焦住宅区暖通空调（HVAC）系统的能耗成本优化问题。
研究动机：
1. 现实需求：HVAC系统占住宅能耗的40%-50%，其调度优化对降低电网高峰负荷和用户用电成本至关重要。
2. 技术瓶颈：现有DSM方法多集中于单一目标（如成本或峰值削减），且缺乏对供需双方利益平衡的量化建模。
3. 方法论创新：首次提出结合深度学习（Deep Learning, DL）的负载预测与博弈论（Game Theory, GT）优化的混合框架，实现云端集中式优化与用户隐私保护的兼容。
研究目标：
- 提出一种基于云计算的DSM架构，通过HVAC用能调度降低区域级住宅总能耗成本；
- 利用博弈论模型量化用户与聚合商（Aggregator）的交互，实现峰值转移（Peak Shifting）与峰值削减（Peak Reduction）；
- 验证方法在降低能耗成本（最高36%）和峰值平均比（Peak-to-Average Ratio, PAR，最高9.97%）上的有效性。
三、研究方法与流程
1. 系统架构设计
- 硬件层：模拟IEEE 13节点配电网络，连接15户住宅的智能电表与家庭能源管理系统（Smart Home Energy Management, SHEM）。
- 通信层：通过专用局域网（LAN）实现聚合商与用户的数据交互。
- 算法层：
- 预测模块：每户SHEM采用轻量化长短期记忆网络（LSTM）预测未来24小时HVAC负载；
- 优化模块：聚合商通过博弈论算法生成次日用能调度方案，以需求响应（Demand Response, DR）信号形式反馈至用户。
2. 关键技术流程
- 场景划分：
- 场景1：仅调整HVAC用能时段（无总量减少）；
- 场景2：调整时段并允许最高15%的峰值用量削减；
- 场景3：强制所有用户统一减少15%峰值用量。
- 博弈论模型：
- 玩家：住宅用户（虚拟数字孪生体）；
- 策略：在预设峰值时段（如12:00-17:00）内调整HVAC负载；
- 支付函数：以用户电费最小化为目标，通过纳什均衡（Nash Equilibrium）求解全局最优解。
- 惩罚函数设计：参数B控制优化方向（B极大时仅调度，B极小时允许削减）。
3. 实验验证
- 仿真平台：基于GridLAB-D工具构建自定义仿真框架，集成Julia优化库与TensorFlow LSTM模型。
- 测试数据：模拟12个月的实际负载数据，每日迭代优化。
四、主要结果
1. 成本优化效果
- 场景1（仅调度）：最高降低23%成本（5月数据），峰值负载成功转移至非高峰时段（图9）；
- 场景2（弹性削减）：成本降幅提升至32%（图13），用户接受差异化削减比例（0%-15%）；
- 场景3（强制削减）：成本降幅达36%（图17），但用户舒适度牺牲最大。
2. 峰值平均比（PAR）改进
- 三种场景分别降低PAR 8.25%、10.10%、11.09%（图19），证明成本优化与电网稳定性目标可协同实现。
3. 算法效率
- 轻量化LSTM模型在边缘设备（如恒温器）上的预测误差%，满足实时性要求；
- 集中式博弈求解器（Clarabel）单日优化耗时<10分钟，适合实际部署。
五、结论与价值
科学价值：
1. 提出首个融合深度学习预测与博弈论优化的DSM框架，解决供需利益冲突的量化难题；
2. 通过三类场景设计，为不同用户偏好（成本优先/舒适度优先）提供灵活解决方案。
应用价值：
- 为电力公司提供可扩展的云端DSM工具，降低基础设施升级成本；
- 用户侧无需复杂硬件改造，仅需SHEM设备即可参与优化。
局限性：当前模型未考虑分布式能源（如屋顶光伏）的接入，未来将扩展至多能源协同场景。
六、研究亮点
1. 方法论创新：首次将非合作博弈论（Non-cooperative GT）与LSTM预测结合，突破传统启发式算法的局部最优限制；
2. 工程实用性：基于GridLAB-D的仿真框架支持真实电网拓扑验证，可直接迁移至实际系统；
3. 用户隐私保护：通过本地预测+云端优化的分层架构，避免原始数据外泄。
其他贡献：开源仿真工具代码（未在论文中提及，但作者表示可应请求提供），促进领域内方法复现与改进。
（全文约2200字）