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基于MASAC算法的建筑群需求响应系统设计与实现
1. 引言
1.1 研究背景与意义
随着城市化进程的加快和能源需求的不断增长，建筑能源管理已成为现代城市可持续发展的重要课题。建筑部门在全球能源消耗中占比高达40%左右，其中电力消耗尤为显著。传统的建筑能源管理方式往往采用静态策略，难以适应动态变化的能源需求和电价波动。需求响应(Demand Response, DR)作为一种有效的能源管理手段，通过调整电力消费模式来响应电网条件变化或电价信号，已成为智能电网建设的重要组成部分。
建筑群需求响应系统面临的主要挑战包括：
- 建筑间存在异质性，不同建筑具有不同的能源使用模式和灵活性
- 系统需要同时考虑电网稳定性、用户舒适度和经济效益等多重目标
- 环境动态性和不确定性要求算法具备在线学习和适应能力
多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)为解决这些问题提供了新的思路。特别是基于最大熵框架的Multi-Agent Soft Actor-Critic (MASAC)算法，能够有效平衡探索与利用，在处理连续动作空间和高维状态空间方面表现出色。
1.2 相关工作
近年来，强化学习在能源管理领域取得了显著进展。单智能体方法如Deep Q-Network (DQN)、Proximal Policy Optimization (PPO)和Soft Actor-Critic (SAC)