基于数字模型增强的需求侧源荷储系统优化方法、装置

本申请涉及基于数字模型增强的需求侧源荷储系统优化方法、装置。所述方法包括：基于需求侧源荷储系统的实际运行数据建立数字潮流模型；采用有监督学习机制对数字潮流模型进行训练，得到训练完成的数字潮流模型；训练完成的数字潮流模型用于预测电网潮流状态，电网潮流状态包括多微电网系统中每个节点的电压，以及多微电网系统与外部主网之间的交互功率；根据训练完成的数字潮流模型和多智能体深度强化学习模型，建立多微电网系统的目标控制框架；目标控制框架包括待优化的目标函数；采用多微电网系统的决策输出网络和决策引导网络，对目标函数进行优化处理。采用本方法能够建立不依赖于物理模型的控制框架，提升了需求侧源荷储系统优化效果。