一种多类型储能爬坡功率秒级动态优化分配方法

本发明公开了一种多类型储能爬坡功率秒级动态优化分配方法，属于储能支撑电力系统爬坡及其智能调控领域，该方法构建了多类型储能爬坡功率分配模型并将其转换为马尔科夫决策过程，并采用强化学习算法进行训练求解，实现了功率的快速、协调分配；相比于传统方法，本发明提供的方法能够根据各类储能的调节特性进行爬坡功率的协调分配，实现功率指令的精准跟踪，同时能够较好应对A‑CAES和风储系统的复杂运行工况；此外，现有技术通常采用的简化环境一定程度上可以刻画多类型储能的调节特性，然而难以反映储能复杂工况，经其训练生成的“简化”策略应用效果不佳，存在局限，本发明所提供的精细训练环境可促使智能体学习更具合理性、适用性的分配策略。