一种基于Q学习的户用微电网能量优化方法

摘要

本发明公开了一种基于Q学习的户用微电网能量优化方法，以空调负荷为研究重点，结合户用微电网中其他可控负荷及储能设备，以用电成本与用户舒适度为目标，发明了一种基于Q学习的户用微电网能量优化方法。该方法可以根据房间热容量、热阻，空调型号的不同，基于遗传算法算法在日前阶段自适应得到当前场景的热力学模型，并且可根据应用过程中当前场景环境的动态变化，在日内阶段通过Q学习自适应修正空调的设置温度，进一步提高能量管理的准确性。同时充分考虑用户意愿，用户可以结合自身需求选择相应的能量管理模式，实现对户用微电网的个性化管理。该方法可提高户用微电网调度的精确性和实用性，促进户用微电网能量管理的普遍应用。