基于深度学习的微电网动态调度方法及系统

本发明涉及智能电网与人工智能交叉技术领域，公开了基于深度学习的微电网动态调度方法及系统，包括以下步骤：首先，一个深度强化学习智能体负责根据实时状态生成一个表征宏观经济目标的抽象调度意图；随后，该意图被送入一个预先训练好的物理约束生成式安全解码器。该解码器基于一个由海量离线优化计算构成的安全动作知识库进行训练，其功能被固化为将任何输入意图确定性地映射至一个确保满足功率平衡、设备出力限制等全部物理约束的具体调度动作。通过此种设计，本发明在不牺牲深度学习自适应决策优势的前提下，从根本上保证了调度指令的物理安全性与可靠性，显著提升了系统的自主运行水平。