基于多智能体学习的源网荷储综合调度方法

一种基于多智能体学习的源网荷储综合调度方法，该方法包括：获取电动汽车与建筑物之间的能量流动参数，并基于CFD仿真模型构建包含电动汽车与建筑物之间的双向能量流动的能量交互动态模型。以能量交互动态模型以及电动汽车的电池SOC和建筑能耗作为自适应神经模糊推理模型的输入，对电池SOC和建筑物能耗之间的非线性关系进行预测，以输出电池SOC变化趋势以及充放电优化策略。通过多智能体强化学习基于充放电优化策略优化电动汽车与建筑物之间的双向能源调度，以输出优化后的双向能源流调度方案。该方法能够有效捕捉非线性特征，减少能量传输决策失误的情况发生，采用多智能体强化学习优化能源调度，能够在处理双向能源流时应对充放电状态的不确定性。