简介： 基于深度强化学习的多园区能源调度方法，包括：S1：构建分布式园区综合能源系统模型；S2：用基于多智能体的深度强化学习算法解决综合能源系统的动态调度问题，搭建分布式园区综合能源系统的多智能体深度强化学习框架；S3：以实时奖励函数代替目标函数，利用各园区内的智能体与环境互动，寻找分布式园区综合能源系统最优调度策略；S4：将测试集数据用于训练后的智能体进行调度决策，并将其获得的目标成本与经由线性化处理后的综合能源系统模型通过求解器获得的目标成本进行比较，证明算法的有效性。本发明还包括基于深度强化学习的多园区能源调度系统。本发明在促进各园区内的光伏消纳的同时，提高了综合能源系统经济运行的有效性。