一种面向全寿命周期的氢能支撑微能网强化学习调度方法

摘要

本发明属于氢能支撑微能网组网智能调度技术领域，公开了一种面向全寿命周期的氢能支撑微能网强化学习调度方法，包括：构建氢能支撑微能网调度的马尔可夫序贯决策模型；通过将复杂的多目标调度任务拆解为七个递进阶段，使强化学习策略能够依次学习能量流向识别、功率跟踪、SOC管控、退化抑制、生命周期优化、跨典型日的鲁棒调度以及经济性优化，从而逐步提升决策性能。基于上述健康状态感知、退化驱动建模与多阶段递进式强化学习相结合的整体设计，使所提框架能够在统一的决策体系中兼顾短期性能、中期安全与长期效率，实现电氢异质能流的高效协同管理与全寿命周期优化。

申请人共 1 家

• 1.华中科技大学

IPC 分类号共 3 项