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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国网综合能源服务集团有限公司;江苏方天电力技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于最大熵离线式的能源存储与负载的优化方法，包括创建行动者神经网络和评论家神经网络，并初始化行动者网络参数和评论家网络参数；通过行动者神经网络对能源系统的系统状态信息进行训练，得到能源调度方法；通过评论家神经网络对能源系统的运行反馈信息和能源调度方法进行训练，得到评估信息；在熵约束参数的约束下，根据评估信息对行动者网络参数、评论家网络参数及存储‑能效约束参数进行优化；基于优化后的行动者网络参数和评论家网络参数重复训练，直至得到的能源调度方法满足优化目标。本发明基于软行动者‑评论家方法能够自动与环境进行交互，动态优化更新能源调度方法，满足能源的存储与不同负荷的需求之间的负载均衡。

主权项：1.一种基于最大熵离线式的能源存储与负载的优化方法，其特征在于，用于对能源系统的能源调度方法进行优化，所述优化方法包括以下步骤：S1、创建行动者神经网络和评论家神经网络，并初始化行动者网络参数和评论家网络参数；S2、通过行动者神经网络对能源系统的系统状态信息进行训练，得到能源调度方法，并通过能源系统运行该能源调度方法，得到运行反馈信息；S3、通过评论家神经网络对所述运行反馈信息和能源调度方法进行训练，得到评估信息；S4、基于最大熵强化学习方法，根据评估信息对所述行动者网络参数、评论家网络参数以及存储-能效约束参数进行优化；基于优化后的行动者网络参数和评论家网络参数重复执行S2至S4，直至得到的能源调度方法满足优化目标；所述优化目标为优化表达式的极值点，所述优化表达式如下式： 式中，λ为存储-能效约束参数，θ为行动者网络参数，v为评论家网络参数，π为能源调度方法，为评论家神经网络基于行动者网络参数θ和评论家网络参数v对在能源调度方法π下的用户负荷的满意程度的估计值，为评论家神经网络基于行动者网络参数θ和评论家网络参数v对在能源调度方法π下的能源损耗及运行成本的估计值，αC为能源系统的能源损耗阈值，为评论家神经网络基于行动者网络参数θ和评论家网络参数v对在能源调度方法π下的能源存储量的估计值，αE为能源系统的能源存储量阈值。

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