1.一种拒识深度微分动态规划实时发电调度与控制方法，其特征在于，该方法在微分动态规划的基础上添加深度神经网络，能用统一时间尺度的深度微分实时发电调度与控制方法对微电网进行实时调度与控制，并在该方法的基础上增加了拒识判别，该方法中的深度神经网络系统的能量用公式(1)进行描述：式中，Zij为深度微分动态规划中深度神经网络的连接权重；hi和fj分别为深度神经网络中第i个可见元和第j个隐含元； 和μj分别为深度神经网络中第i个和第j个隐含元的偏置；

调度与控制方法具体的控制流程为：

获取微电网当前状态Δf；

输入当前动作值动作矩阵S；

将x(k)输入深度执行网，输出控制动作u(k)；

将x(k)和u(k)输入深度模型网，输出x(k+1)，预测下一时刻的状态；

将x(k+1)输入深度评价网1，输出J[x(k+1)]；

将x(k)和u(k)输入深度评价网2，输出J[x(k+1)]；

从动作矩阵中选择动作值作为输出，即发电功率指令ΔP；动作值为n×m的矩阵，其中n为机组数，m是每个机组产生的指令数，动作矩阵S为：判断输出发电功率指令ΔP是否大于拒识阈值T；

当输出发电功率指令ΔP小于或等于拒识阈值T时，采用比例-积分-微分方法作为实时发电调度与控制器的输出；当输出发电功率指令ΔP大于拒识阈值T时，采用深度神经网络的输出作为实时发电调度与控制器的输出；即拒识判别的表达式可用以下公式来进行描述：式中，ΔP*是由拒识操作修正后的发电功率指令；T为拒识阈值；yPID为经典的比例积分微分控制方法输出的功率指令。