一种考虑V2B模式用户需求的楼宇负荷协同调控方法

本发明公开了一种考虑V2B模式用户需求的楼宇负荷协同调控方法，包括：得到楼宇光伏、刚性负荷的功率模型；构建分布式发电机的数学模型；构建电动汽车电池储能数学模型；构建空调负荷数学模型；建立功率平衡约束方程；基于功率平衡约束方程，建立楼宇负荷协同调控的成本模型；基于楼宇负荷协同调控的成本模型，将实际楼宇负荷协同调控问题转化为深度强化学习问题；迭代求解深度强化学习问题，获取到最终策略，控制楼宇内分布式发电机和各个空调。本发明对深度强化学习算法的状态矩阵和奖励函数进行改进，构建一套高效、可靠、隐私友好的楼宇负荷协同调控方法，为V2B模式的实际应用提供技术支持，助力可再生能源的高效消纳和能源系统的低碳转型。