基于分层强化学习的微电网分布式在线调度方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于分层强化学习的微电网分布式在线调度方法及系统，包括：获取实时电价信息、每一个微电网的总交易电量、可调度机组在每一个微电网中的功率输出、电池储能系统的输出功率以及充/放电效率数据；以所有微电网整体运行成本最低为目标，建立多微网在线调度的目标函数；通过嵌入设定领域的知识将多微网在线调度的目标函数的局部约束转换成规则，建立基于知识引导和数据驱动的多微网在线调度模型；设计微电网的迁移分层强化学习方法，对基于知识引导和数据驱动的多微网在线调度模型进行求解，得到能够使得所有微电网整体运行成本最低的最优调度策略。本发明通过嵌入运行知识，提高了学习效率，降低了系统的长期运行成本，提高了系统运行稳定性。