简介： 本发明涉及一种基于强化学习的微电网优化调度方法，包括：获取微电网风光元件的预测信息以及电源的边界信息，搭建基于强化学习的微电网优化调度强化学习模型；基于强化学习的微电网优化调度强化学习模型进行自学习，并积累自学习过程中学习到的调度知识，得到拥有先验调度知识的微电网；通过迁移学习挖掘和利用学习到的调度知识，搭建相似度计算模型，用于实现所述调度知识的再利用；在新的微电网优化调度任务中利用先验调度知识进行微调学习，获得新任务的优化调度策略。本发明方法将强化学习和迁移学习引入到微电网优化调度中，强化学习具备强大的自学习和记忆能力，并且能够将寻优过程中学习到的经验知识储存在神经网络参数中。