基于MADDPG和帕累托前沿相结合的微电网群优化调度方法及系统

本发明公开了一种基于MADDPG和帕累托前沿相结合的微电网群优化调度方法及系统，建立微电网群优化调度模型；建立基于多智能体深度强化学习的模型，将微电网群调度问题框架化为马尔可夫决策过程，并定义相应的状态空间、动作空间以及奖励函数，生成多智能体强化学习模型；基于MADDPG算法引入OU过程来向强化学习中的策略添加噪声并进行训练；采集历史数据分析以获得关键能源输出和负载需求的波动曲线，并计算得到微电网群在不同行为模式下的最优策略的帕累托前沿，选择奖励值较高的策略作为最终输出结果，优化了决策过程，提高了系统在应对可再生能源波动时的适应性和鲁棒性，增强了微电网群的整体运行效率和可靠性。