摘要
本申请公开了一种基于电网的用户储能系统的控制方法及装置,涉及电力技术领域。本申请的主要技术方案为:预先采用强化学习框架训练了一个预置储能控制模型,模型包括策略网络和价值网路,策略网络用于根据与当前环境信息进行的感知交互以提供对储能设施的控制动作,价值网络用于评估控制动作的的预期收益以辅助做出对储能设施的控制决策,继而在使用这样模型应对在用户储能系统上做出储能决策的过程中,本申请首先是确定用户端的储能设施运行所在的当前环境信息,如至少包括电价信息、电力负荷信息、环境温度信息和电池荷电状态信息,然后再利用如上预先训练好的预置储能控制模型对当前环境信息进行感知互动处理以得到对储能的决策结果。
技术关键词
储能设施
强化学习框架
电池荷电状态
充放电控制策略
储能系统
环境温度信息
执行充放电控制
网络
决策
连续动作空间
强化学习模型
数据
电力
负荷
网路
处理器
可读存储介质
处理单元