基于分层强化学习的用户侧储能电站运行决策方法

本发明公开了一种基于分层强化学习的用户侧储能电站运行决策方法，包括：构建预测模型和分层强化学习框架；利用预测模型进行日前电价和负荷预测，设计马尔科夫决策过程，定义上层强化学习模型，设计映射方法，得到日前申报量；利用预测模型进行实时电价和负荷预测，设计马尔科夫决策过程，定义中层强化学习模型，设计映射方法，得到充放电计划，输出出力上限和SOC目标；结合频率、日前申报量、出力上限和SOC目标，利用下层优化模型决策充放电出力；利用真实电价和负荷数据，计算运行收益和奖励并更新；将电价数据和负荷数据划分为预测训练集、强化学习训练集和测试集，训练预测模型，训练分层强化学习框架，利用测试集测试，验证运行效果。