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本发明涉及强化学习技术领域，提供了一种用于建筑节能的储能管理系统；该系统包括数据采集模块、数据处理模块、负荷预测模块、储能调度模块和智能调度控制模块；在负荷预测模块，该系统构建对称滑窗波动感知CNN模型，提升了热负荷预测的时效性与灵敏度；在储能调度模块，系统结合对手扰动建模、双向对抗更新机制及次梯度累积修正技术，改进Actor‑Critic模型，形成对抗式双轨Actor‑Critic模型，增强了相变储能调度策略在复杂动态环境下的鲁棒性与自适应能力；本系统能够在多源扰动条件下实现高精度热负荷预测与高可靠性储能充放热调度，显著提升了建筑暖通系统的能效水平，降低了运行能耗与成本。

本发明公开了一种基于动态扫描的储能管理系统，包括储能单元、系统参数采集模块、动态扫描模块、动态参数参照标准模块、电压补偿模块、温度补偿模块、系统参数判断模块、主控制单元以及从控制单元，储能单元与电压补偿模块电性连接，且储能单元与温度补偿模块相配合设置，系统参数采集模块与储能单元相配合设置。本发明，可有效提高数据采集精度以及数据采集速度，从而大幅提高系统数据处理运算能力，同时系统采用动态扫描的管理技术，可实时判断储能单元运行参数是否处于合理工作状态，并能对储能单元的运行参数进行实时补偿，从而确保储能单元始终处于最佳的工作状态，进而使得储能单元的工作性能比较稳定。