【摘 要】
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风光可再生能源制备“绿氢”是实现能源低碳化的重要途径，但风能、太阳能的波动性、间歇性等问题会使系统存在“弃风、弃光”现象。为解决该问题，构建了可再生能源并网制氢系统，针对传统CPLEX需要精准预测数据、基于状态控制法的监控策略控制效果不够理想的缺点，将协调控制转化为序列决策问题，采用深度强化学习连续近端策略优化算法进行解决。在发电量、负荷等多种因素变化的情况下，设计了适合解决可再生能源制氢系统调度
【基金项目】
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河北省科技支撑计划（19210108D;19214501D;20314501D;F2021202022）～～；
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风光可再生能源制备“绿氢”是实现能源低碳化的重要途径，但风能、太阳能的波动性、间歇性等问题会使系统存在“弃风、弃光”现象。为解决该问题，构建了可再生能源并网制氢系统，针对传统CPLEX需要精准预测数据、基于状态控制法的监控策略控制效果不够理想的缺点，将协调控制转化为序列决策问题，采用深度强化学习连续近端策略优化算法进行解决。在发电量、负荷等多种因素变化的情况下，设计了适合解决可再生能源制氢系统调度问题的深度强化学习模型（renewable energy to hydrogen-proximal policy optimization,R2H-PPO），经过足够的训练后能够实现在线决策控制，并与日前控制方案和基于状态控制法的监控策略进行了对比，证明所采用方法避免了传统方案的不足，并能有效处理不同时刻、天气、季节的场景。结果证明了所提出的R2H-PPO方法的可行性和有效性。
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