基于深度强化学习的绿氢生产过程调度优化OA

针对风光发电波动导致电解槽负载频繁变化、弃电与购电并存等问题,建立了光伏-风电-储能-电解槽耦合制氢过程模型,并将在线调度表述为马尔可夫决策过程;在多目标奖励中考虑产氢收益、购电成本、弃电抑制、负载平滑及储能荷电状态(SOC)安全约束,采用软演员-评论家(SAC)算法获得最优调度策略。基于NASA气象数据与电价序列的算例表明,所提方法在多场景下比专家规则与模型预测控制取得更高产氢量与可再生能源利用率,并显著降低弃电,且单步推理开销可满足5 min调度周期的实时应用需求。