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申请/专利权人：山东网聪信息科技有限公司

摘要：本发明的一种新能源微电网储能充放电智能控制方法及装置，属于微电网充放电智能控制技术领域，方法包括步骤：依据用户侧园区微电网环境建立微电网模型并设计仿真环境，产生微电网中负荷和光伏发电的有功功率；综合考虑用户侧园区微电网的单目标或多目标优化问题，建立环境奖励函数；建立深度强化学习PPO模型，进行模型训练与调优，获得最终的微电网储能充放电控制模型；实时采集用户侧园区微电网数据，输入微电网储能充放电控制模型进行微电网储能充放电智能控制，本发明通过对园区微电网中储能系统充放电的智能优化调节，实现了对新能源微电网储能充放电的精确控制和优化，提高了微电网的能量管理效率和稳定性，为用电用户带来了最大化收益。

主权项：1.一种新能源微电网储能充放电智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，依据用户侧园区微电网环境建立微电网模型并设计仿真环境，产生微电网中负荷和光伏发电的有功功率；步骤S2，综合考虑用户侧园区微电网的单目标或多目标优化问题，建立环境奖励函数；步骤S3，建立深度强化学习PPO模型，进行模型训练与调优，获得最终的微电网储能充放电控制模型；步骤S4，实时采集用户侧园区微电网数据，输入微电网储能充放电控制模型进行微电网储能充放电智能控制；所述步骤S2，包括：确定优化目标，所述优化目标为提高园区的用电效率、降低用电支出；根据每次储能充放电的收益建立环境奖励函数： ， ，其中：是采样时间点，采样周期是1分钟；是储能按照当前指令动作时当前时间段微电网关口表的电度量计费，是储能不动作即时当前时间段微电网关口表的电度量计费；是本时段储能向电网倒送的电能；是储能按当前指令动作时的需量功率，是储能不动作即时的需量功率，是时刻前的需量功率；是比例系数，按照实际微电网的参数确定；将状态向量降维到低维状态空间，构建表征状态空间熵的内在奖励；所述将状态向量降维到低维状态空间，构建表征状态空间熵的内在奖励，包括：使用随机编码器将14维的状态矢量降维成6维的低维状态空间中的状态矢量，并将记录到回放缓存区中；用k近邻算法从回放缓存区中找出距离最近的个低维表示空间状态矢量：；计算内在奖励： ；计算期望奖励： ，其中，，随着训练时间的增加，将越来越小，目的是使内在奖励在期望奖励中的占比随着训练时间的增加而减小；用期望奖励代替环境奖励函数进行模型训练。

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