基于自适应模糊强化学习的风光储微电网控制优化方法及系统

本发明提供基于自适应模糊强化学习的风光储微电网控制优化方法及系统，涉及微电网领域，该方法包括：基于Actor‑Critic神经网络，建立风光储微电网控制优化模型；获取风力和光照强度的实时变化信息，并对风力和光照强度的实时变化信息进行模糊处理；基于模糊处理后的风力和光照强度的实时变化信息，确定当前强化学习参数；通过风光储微电网控制优化模型基于当前强化学习参数，生成风光储微电网控制优化策略，具有提升系统稳定性和应对波动能力方面的鲁棒性的优点。