【摘 要】
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为促进居民用户柔性负荷高效参与需求响应，帮助用户从被动角色转变为主动角色，实现需求侧最大效益。本文在智能电网环境下，根据用电设备的特性，以概率论的角度对家电设备状态进行
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院; 伦敦大学城市学院电气电子工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51777027);吉林省科技计划重点研发项目(20170520100JH,20180201010GX)
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为促进居民用户柔性负荷高效参与需求响应，帮助用户从被动角色转变为主动角色，实现需求侧最大效益。本文在智能电网环境下，根据用电设备的特性，以概率论的角度对家电设备状态进行描述定义，基于异步深度强化学习(asynchronous deep reinforcement learning，ADRL)进行家庭能源管理系统调度的在线优化。学习过程采用异步优势演员-评判家(asynchronous advantage actor-critic，A3C)方法，联合用户历史用电设备运行状态的概率分布，通过多智能体利用CPU多线程功能同时执行多个动作的决策。该方法在包括光伏发电、电动汽车和居民住宅电器设备信息的某高维数据库上进行仿真验证。最后通过不同住宅情境下的优化决策效果对比分析可知，所提在线能耗调度策略可用于向电力用户提供实时反馈，以实现用户用电经济性目标。
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