一种基于GRU和A3C的区域建筑群源网荷储用系统能量管理方法

本发明涉及电力领域，尤其涉及一种基于GRU和A3C的区域建筑群源网荷储用系统能量管理方法，步骤包括以下：S1.获取区域建筑群的电力信息数据、影响氮电力信息数据的若干变量及其参数值；S2.根据电力信息数据的若干参数值进行预处理，获得预处理的数据；S3.根据预处理的数据，构建GRU神经网络；S4.向GRU神经网络中引入Actor‑Critic算法，获得GRU‑A3C神经网络；S5.根据预处理的数据构建训练集，对GRU‑A3C神经网络进行训练；S6.根据优化算法优化GRU‑A3C神经网络的参数，获得最大化期望累计奖励值。本发明的优点在于基于门控循环单元GRU和深度强化学习算法A3C设计实现有效的能源优化管理方案，可以更快收敛，进行奖励值累计，对能源优化管理实现成本降低化。