一种结合鲁棒马尔可夫与SAC算法的多建筑能量管理方法及系统

本发明公开了一种结合鲁棒马尔可夫与SAC算法的多建筑能量管理方法及系统，包括：获取建筑能量消耗、储能情况和环境信息，构成多建筑环境仿真系统；对多建筑环境进行建模，利用结合鲁棒SAC（软演员评论家算法）进行能量管理策略优化；通过数据处理模块处理观察值、奖励和动作，输入强化学习代理模块进行训练；强化学习代理模块包括改进的神经网络模型、经验回放缓冲区和优化的策略算法，通过训练优化能量管理策略；该发明提供了一种在复杂多变环境下，通过结合鲁棒马尔可夫和SAC算法实现智能动态能量管理的方法，有效提高了系统的整体能效和稳定性，并引入了气象数据和市场电价等外部数据源，提高决策的准确性和经济性。