基于深度强化学习的社区微电网能源管理方法及装置

    公开(公告)号:CN117910717A

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311174739.X

    申请日:2023-09-12

    摘要: 本发明提供一种基于深度强化学习的社区微电网能源管理方法及装置,方法应用于能源管理系统,能源管理系统与电能设备和家庭负载连接,方法包括:获取待使用状态,其中,待使用状态包括社区电能状态和家庭负载状态,将社区电能状态和家庭负载状态输入至预先训练完毕的动作预测神经网络,得到目标动作,其中,动作预测神经网络为基于训练样本、评估网络和目标网络采用深度强化学习的方式训练得到的神经网络,训练样本包括观测状态、预测动作和奖励因子,基于目标动作对社区电能设备和家庭负载进行能源管理。考虑了用户对用电设备的使用需求,能够更加精确地进行能源管理。