基于强化学习的光伏制氢实时动态优化系统及方法

摘要

本发明提供了一种基于强化学习的光伏制氢实时动态优化系统及方法，包括：预测层模块，用于获取光伏功率的短期预测结果和功率趋势类别；优化模块，用于在每一优化周期内基于所述短期预测结果、所述功率趋势类别和所述光伏制氢系统的系统状态量生成浮动阈值参数，并对所述浮动阈值参数施加约束；实时控制模块，用于执行功率分配，得到分配结果；安全管理模块，用于当检测到异常状态时，使所述实时控制模块执行安全覆盖控制并触发回退策略，同时将相关事件与运行数据反馈至所述优化模块，对所述浮动阈值参数进行更新，所以，本发明通过控制分层解耦的架构，在保证快速响应的前提下，实现了抑制光伏弃光、延长设备寿命与提升系统运行鲁棒性的优化。

申请人共 1 家

• 1.上海电力大学

IPC 分类号共 9 项