一种基于深度强化学习的抽水蓄能电站碳优化方法

本发明提供一种基于深度强化学习的抽水蓄能电站碳优化方法，涉及能源设备管理与优化技术领域，包括：采集并预处理数据；调用多智能体系统；设计动态奖励函数；采用深度强化学习算法，以基于最近周期T的碳排放效果最佳为优化目标，对所述多智能体系统中各个智能体的策略预测模型进行训练；应用优化策略并实时调整，确保系统稳定运行。本发明通过各步骤的协同作用，实现了抽水蓄能电站的低碳、高效运行，具有显著的经济和环境效益。