一种基于深度强化学习的主配协同调度优化方法

本发明属于电力系统技术领域，更具体地，涉及一种基于深度强化学习的主配协同调度方法。首先建立了主动配电网内电力系统模型，确定其内部包含的各类资源并构建数学模型，建立电力系统调度智能体优化模型；然后通过智能体与主动配电网环境进行交互，获得历史交互信息存入经验池，用于更新策略网络与值网络；最后利用策略网络对配电网内各类资源进行调控。本发明充分考虑配电网的自治性，为上层主网的调度提供辅助决策，减少对主网带来的调峰压力，降低联络线功率偏差，同时基于数据驱动的深度强化学习算法可以实现端对端的输入输出控制，有效提升了主配协同调度任务中的效率。