本發(fā)明提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的集群空調(diào)負(fù)荷差異化調(diào)控方法。包括：構(gòu)建空調(diào)負(fù)荷基礎(chǔ)模型，基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)用戶用能需求，模擬單個(gè)用戶行為特性；根據(jù)用戶行為模擬，引入用能行為相似度來量化用戶差異化用能需求的切合程度；建立差異化用能需求的集群空調(diào)負(fù)荷調(diào)控模型；利用基于DDQN的集群空調(diào)負(fù)荷差異化調(diào)控算法優(yōu)化控制策略。本發(fā)明通過建立負(fù)荷調(diào)控模型、搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，切實(shí)考慮與量化用戶差異用能需求，設(shè)計(jì)了基于DDQN的差異化負(fù)荷調(diào)控優(yōu)化方法，解決了既降低用戶用能成本又滿足各用戶的差異化舒適需求的問題，并有效降低了峰谷差。為節(jié)約能源、需求側(cè)管理的精細(xì)化以及制定用戶個(gè)性化用能策略方面提供了一種可行的方法。