一种基于强化学习的储能充放电策略生成方法及系统

本发明属于智能电网技术领域，特别是涉及一种基于SAC强化学习方法的储能充放电策略生成方法及系统，该方法包括数据收集与预处理：收集发电侧的实时出力数据和用电侧的负荷需求数据，并对所述数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充和归一化处理；构建强化学习模型：选择SAC算法作为强化学习的核心算法，并进行动态调整策略，适应实时运行环境，因此，本发明旨在通过智能算法优化储能系统的充放电行为，平抑发电侧波动，满足用电侧动态需求，提高电力系统稳定性，并实现经济效益和环境效益的最大化。