基于分布式强化学习的热电联产系统有功环境协调控制方法

本发明提供一种基于分布式强化学习的热电联产系统有功环境协调控制方法，属于电力系统运行和控制技术领域，具体包括以下步骤：S1、建立热电联产系统有功调度模型；S2、确定出基于分布式强化学习的求解策略；S3、迭代更新性能指标及神经网络误差。本发明采用分布式控制策略，通过将热电联产机组视为独立的智能体，用神经网络估计每个机组的性能指标，各机组相对独立，对控制信号路径连通性的敏感度低，解决因其中一路或多路控制信号路径故障断开导致优化算法中断问题，提高有功环境调度方法的鲁棒性和安全性。