一种基于深度强化学习的多尺度电能潮流控制方法及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的多尺度电能潮流控制方法及系统，包括：S1、构建不同时间尺度的预测模型，将训练后的各预测模型集成到计算平台中；S2、储能系统优化控制算法的状态空间包括当前储能系统的荷电状态、实时负载数据、预测的负载和光伏发电功率、实时电价信息、时间特征；S3、储能系统优化控制算法的动作为储能系统的充放电功率，且动作空间采用连续动作空间；S4、储能系统优化控制算法的奖励函数考虑电力购入成本、需量电费、储能损耗、绿色能源消纳和实时负载波动；S5、在仿真环境中对储能系统优化控制算法进行训练使其输出最优的储能控制策略。本发明准确预测光伏发电和实时负载的变化，满足电力系统调度和优化要求。