本发明公开了一种电能源网络协调控制方法、系统及信息数据处理终端,涉及电能源网络管控技术领域,包括采用任务序列和时间序列作为特征进行
光伏发电功率、负荷功率的预测,进而设计基于长短时神经网络的能量预测模型;设计基于深度强化学习的电能源网络协调控制算法。电能源网络中各电源模块具有独立的发电‑
储能‑供电功能并通过功率网关相互传输能量,本发明提出了一种基于人工智能和深度强化学习的电能源网络协调控制方案,长短时神经网络能够基于历史信息预测各电源模块的发电功率、负荷功率,深度强化学习算法在预测信息的基础上通过设置的奖励函数,不断尝试各功率网关的能量传输动作以寻求使得整个系统能量均衡、能流高效的最优策略。
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