基于梯级利用和强化学习的综合能源系统双层优化方法

本发明公开一种基于梯级利用和强化学习的综合能源系统双层优化方法，首先整合酒精制备产业综合能源系统的工业负荷数据、设备参数、能源与经济数据及生产约束条件，借助最小二乘支持向量回归拟合设备耦合函数，并构建能源折算系数库，为后续优化提供数据与模型支撑；再设计双层优化框架并聚焦核心点分步求解，其中上层以最大高温蒸汽热泵装机容量为优化目标，在投资约束与资源约束条件下，采用TENS‑NSGA‑Ⅱ算法求解；下层基于上层得到的热泵容量结果，以最小运行成本和最小碳排放量为优化目标，明确负荷平衡与设备安全约束，采用Actor‑Critic强化学习进行梯级求解；最后运用TOPSIS法筛选综合最优解，最终形成包含设备配置方案、运行调度策略及效益指标的完整落地方案。