基于多智能体深度强化学习的氢储能单元功率分配方法

本发明涉及储能控制技术领域，特别涉及一种基于多智能体深度强化学习的氢储能单元功率分配方法，包括如下步骤：建立基于多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法的氢储能单元的功率输出控制策略，引入充放电转换次数和荷电状态模块，设置奖励函数和约束条件；建立氢储能功率分配模型；收集光伏电站历史日前预测数据和实际发电数据，训练氢储能功率分配模型；基于实时的光伏出力数据，使用氢储能功率分配模型获得氢储能功率输出指令，协调氢储能各单元出力。本发明建立了基于MADDPG的氢储能自适应功率分配模型，用于智能化决策补偿光伏发电系统预测误差的功率输出控制。