基于深度强化学习的家庭负荷峰值调控方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的家庭负荷峰值调控方法，它包括：步骤S1、采集家庭历史负荷数据，并将家庭大功率设备负荷作为特征负荷数据，然后进行数据预处理；步骤S2、将家庭历史负荷数据和特征负荷数据一起输入LSTM网络进行训练，利用LSTM网络预测下一时间步的家庭负荷；步骤S3、根据预测到的下一时间步的家庭负荷，利用深度强化学习算法为家庭储能设备制定控制策略，控制储能设备调节当前时间步的负荷需求。本发明提供一种基于深度强化学习的家庭负荷峰值调控方法，通过引入储能设备，根据家庭负荷需求对家庭能源进行管理。