一种基于强化学习的负荷管控方法及系统

本发明涉及一种基于强化学习的负荷调控方法及系统，该方法包括：步骤1，在源网荷储管控场景中，采用分层优化框架，将多时间尺度的优化问题分解为多个层次，每个层次对应不同的时间尺度，并分别进行优化；短期优化层中使用采用模型预测控制算法，中期优化层中采用混合整数线性规划算法，长期优化层中采用强化学习方法求解多目标优化问题；步骤2，长期负荷调控决策，基于强化学习通过可实际调整的奖励机制，控制电网做出不同的负荷调控决策，以使智能电网负荷调控系统适应不断变化的环境和目标，提高系统的灵活性和适应性。本发明可保证电力供应的可靠性和稳定性，实现对电力负荷的精细化管理和调控，提高电力系统的运行效率、可靠性和安全性。