一种氢电耦合微网能量管理模型自适应更新方法

本发明涉及氢电耦合技术领域，提供了一种氢电耦合微网能量管理模型自适应更新方法，包括：基于无迹变换生成Sigma点，通过状态与观测方程预测状态和观测值，并计算其统计特性；进而计算状态‑观测交叉协方差和卡尔曼增益，利用实际观测残差对状态先验估计进行加权融合修正，有效抑制噪声并精准处理非线性动态，为能量管理决策提供高可信状态估计。基于实时的状态估计反馈信息构建特征空间，并通过增量主成分分析提取融合特征输入能量管理模型计算损失函数，通过在参数向量循环迭代中计算梯度信息的一阶和二阶矩估计自适应调节学习率，根据学习率和损失函数的梯度对模型参数进行更新，解决了传统模型更新方式中模型适用性下降的问题。