[发明专利]基于深度强化学习的异构柔性负荷实时调控方法和装置

摘要

本申请公开了一种基于深度强化学习的异构柔性负荷实时调控方法和装置，首先，针对不同类型的异构柔性负荷，分别建立单一柔性负荷模型，然后针对不同参数异构的多个柔性负荷建立聚合负荷模型，从而得到异构柔性负荷参与需求响应时的马尔科夫决策过程，并通过深度强化学习的机器学习框架基于历史数据对聚合体的决策函数进行训练，得到异构柔性负荷聚合体的实时优化调控决策模型，从而得到聚合负荷实时调控的最优策略，提高了用户侧的柔性负荷响应能力。解决了现有的负荷调控方式用户侧柔性负荷的响应能力低，难以激发用户侧的需求响应潜力的技术问题。