基于深度强化学习的多能流楼宇低碳调度方法

建筑减排已成为中国达到“双碳”目标的重要途径，智慧楼宇作为多能流网络耦合的综合能源主体，面临碳排放量较多、多能流网络耦合程度高、负荷用能行为动态特性明显等问题。针对这一问题，提出基于深度强化学习的多能流楼宇低碳调度方法。首先，根据智慧楼宇的实际碳排放量，建立了一种奖惩阶梯型碳排放权交易机制。其次，面向碳市场和多能流耦合网络，以最小化运行成本为目标函数，建立多能流低碳楼宇调度模型，并将该调度问题转换为马尔可夫决策过程。然后，利用Rainbow算法进行优化调度问题的求解。最后，通过仿真分析验证了优化调度模型的可行性及有效性。