一种极端天气下的多能源微电网控制方法及系统

本发明公开了一种极端天气下的多能源微电网控制方法及系统，通过构造极端天气下多能源微电网能源管理系统的多智能体联邦迁移强化学习框架，包括选取表征多能源管理系统的状态变量、动作变量和奖励函数；通过与实时数据交互，使系统能够适应不断变化的环境条件，应对可再生能源、储能系统、热力网络供应端和电力负荷侧的不确定性，实现优化能源管理策略。本发明的应用领域涵盖多能源系统的调度与控制、多智能体强化学习、联邦学习、迁移学习等多个领域，可实现极端天气下多能源微电网的经济运行和韧性的提高。