本發(fā)明公開了一種聯(lián)合LSTM和深度強化學(xué)習的家庭能源管理方法及介質(zhì)，屬于智能電網(wǎng)需求響應(yīng)領(lǐng)域，方法包括：利用LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測下一時間段的光伏發(fā)電量信息和電價信息，并作為下一時間段馬爾可夫決策過程的狀態(tài)空間信息；根據(jù)家庭住宅中各類電氣負荷對應(yīng)電氣設(shè)備的工作參數(shù)以及狀態(tài)空間信息，將實時需求響應(yīng)調(diào)度問題轉(zhuǎn)化為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率未知的馬爾可夫決策過程，得到MDP模型；設(shè)計基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機策略，以獲得價值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)；基于MDP模型，利用近端策略優(yōu)化算法對價值網(wǎng)絡(luò)和策略網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練后的策略網(wǎng)絡(luò)輸出最優(yōu)動作策略，根據(jù)最優(yōu)動作策略管理各電氣設(shè)備。實現(xiàn)最小化家庭用能成本和保證用戶舒適度的目標。