本研究では、再生可能エネルギーの急速な発展に伴う電気・熱協調システムのスケジューリング最適化の課題に対処するため、改良型デュアルディレイ深層決定的ポリシー勾配（PVTD3）アルゴリズムに基づく知能型スケジューリング手法を提案しています。この手法では、電力網からの電力購入変動に対するペナルティ項を導入することでシステムの最適化を図ります。シミュレーション結果によると、再生可能エネルギーの浸透率がそれぞれ10%、20%、30%の場合、PVTD3アルゴリズムは従来のTD3アルゴリズムに比べ、システムの総合コストをそれぞれ6.93%、12.68%、13.59%削減し、電力購入の平均変動幅も12.8%低下させました。また、エネルギー貯蔵管理においては、PVTD3アルゴリズムが低温熱貯蔵タンクの最終時点の状態値を7.67-17.67単位減少させ、高温タンクは安全運転範囲内に保たれます。本研究は、経済的効率、電力網の安定性、エネルギー貯蔵装置管理における持続可能なスケジューリング能力に優れた成果を示しています。