基于元宇宙智能决策的LSTM-DDPG储能协同调度方法和系统

一种基于元宇宙智能决策的LSTM‑DDPG储能协同调度方法和系统。该方法采集新能源发电功率和负荷功率数据并进行预处理，建立基于长短期记忆网络的超短期预测模型，对新能源发电功率与负荷需求进行时序预测；针对电动汽车、集装箱式移动储能车及氢燃料应急发电车三种移动储能类型，基于时序预测结果，分别构建电动汽车运行特性模型、集装箱式移动储能车运行特性模型及氢燃料应急发电车运行特性模型；基于所述移动储能运行特性模型，以配电网负荷峰谷差最小化、新能源消纳率最大化及系统综合运行成本最优化为目标，构建移动储能多目标优化调度模型；采用深度确定性策略梯度DDPG算法求解移动储能多目标优化调度模型，并得出最优解。本发明结合LSTM与DDPG优化模型，构建元宇宙智能决策模块，实现对储能设备充放电过程的动态优化控制，从而提升调度系统整体运行效率。
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