一种基于AI学习控制的风光水储协同系统及方法

本发明涉及电网控制技术领域，具体涉及一种基于AI学习控制的风光水储协同系统及方法；方法包括：进行系统分层架构设计，并部署多源数据采集网络；构建轻量化AI模型，并根据多维特征进行动态决策；调度混合储能经济，并根据多能协同原则优化运行；分析全生命周期经济性，并根据多目标优化原则进行决策；采用上述方式，实现了在动态决策机制中数据驱动与规则融合，能够在复杂能源场景下实现风光消纳率与经济效益的双重优化。