一种进化深度强化学习的虚拟电厂调度方法

本发明公开了一种进化深度强化学习的虚拟电厂调度方法，属于电力控制技术领域。本发明构建了含氢虚拟电厂低碳经济调度模型，通过电制氢、电转气、氢转氨技术实现氢能梯级利用，改进阶梯碳交易模型，并引入氢能绿证交易模型，采用进化软行动器‑评判器（ESAC）算法进行优化调度，该算法融合进化策略的种群优化与深度强化学习，通过自动突变调整机制动态调整变异率。本发明显著提高了虚拟电厂调度的优化精度和鲁棒性，有效降低运行成本，促进多能源系统低碳化运行。