一种基于探索增强型深度确定性策略梯度算法的电力物联网智能调度方法

本发明提供了一种基于探索增强型深度确定性策略梯度算法的电力物联网智能调度方法，包括：步骤1，构建电力物联网系统的多目标优化模型，模型用于最小化运输成本，同时最大化客户满意度；步骤2，提出一种探索增强型的深度确定性策略梯度方法。该方法通过在深度确定性策略梯度算法中引入探索能力增强型网络，有效改善了算法的优化性能，并成功避免传统算法易陷入局部最优的问题。本发明通过利用步骤2的方法对步骤1建立的模型进行优化求解，实现了电力物联网调度系统的运输成本和用户满意度的同时最优化。本发明不仅为电力物联网的发展提供了新的思路和技术支撑，同时为深度强化学习算法在电力物联网智能调度领域的应用开辟了广阔的前景。