一种考虑多微网储能协同的配电网风光储容量优化方法

本发明属于微电网资源容量优化领域。本发明提供了一种考虑多微网储能协同的配电网风光储容量优化方法，包括以下步骤：步骤1：建立考虑多微网源荷波动时空间关联性的风光联合运行功率信息数据集。步骤2：利用强化学习算法实现多微网风光储容量配置优化。步骤3：利用迁移学习算法补全少样本的风光波动场景。本发明基于深度融合时空关联建模、多智能体强化学习与跨域迁移学习，提出具有动态适应能力的多微网储能协同优化框架。该方法不仅能够解析微网群多维运行数据的深层关联规律，更通过智能算法的协同进化机制实现全局最优容量配置，为破解高比例新能源接入下的配电网优化难题提供全新解决方案。