基于改进最大熵深度强化学习的多储能协同调频方法及相关装置

本发明提供一种基于改进最大熵深度强化学习的多储能协同调频方法及相关装置，该方法包括：建立包含微型燃气轮机、电池储能、风电、光伏、负荷的微电网的频率控制模型，微电网配备多个储能，采用虚拟惯性控制和虚拟下垂控制对微电网展开调频控制；采用SAC算法对多储能的虚拟下垂控制贡献度和虚拟惯性控制的贡献度进行控制，同时对虚拟下垂控制的下垂系数进行改进；采用深度神经网络建立SAC智能体，设置成功经验池和失败经验池对SAC算法进行改进，提高SAC智能体的训练速度，通过与微电网环境交互训练生成多储能协调调频方法。本发明通过与微电网环境交互训练生成多储能协同调频方法，提高了多个储能的频率调节能力。