一种基于元强化学习的电梯综合储能装置容量优化配置方法

本发明提供一种基于元强化学习的电梯综合储能装置容量优化配置方法，属于电梯节能控制领域，方法包括如下步骤：实时采集电梯运行数据、环境数据和储能装置状态，构建电梯控制元强化学习模型，元强化学习模型训练阶段中，通过算法在历史任务中预训练策略，快速适应新场景，基于实时数据更新策略，结合LSTM预测未来负载，动态调整储能容量，根据优化结果调整储能装置充放电阈值、容量分配比例，输出控制指令至能量管理系统。通过MAML算法实现跨场景策略迁移，解决传统方法在新场景中需重新设计的缺陷，分离元策略学习与在线微调，兼顾全局泛化与局部优化，平衡能耗、成本与设备寿命，引入可变容量分配比例，而非固定容量值，提升储能装置利用率。