一种基于深度强化学习的微电网任务编排方法及系统

本发明提出一种基于深度强化学习的微电网任务编排方法及系统，该方法先基于微电网的补电任务以及电力节点负载信息，构建微电网任务编排模型，然后建立任务编排模型的析取图，并通过图神经网络GNN提取析取图中的状态信息，构建补电任务选择编解码器、电力节点选择编解码器分别作为深度强化学习的两个Actor网络，最后基于深度强化学习模型结合多PPO算法求解微电网任务编排模型，得到微电网任务编排方案。本发明结合图神经网络与深度强化学习模型，有效减少了电力节点的空闲时间，提升了电网的资源利用率，实现了微电网中任务的实时和高效编排。