강화학습 기반의 지능형 운영 시스템의 동작 방법에 있어서,외부 환경 조건 및 양식장 운영 상태에 따라 에너지 효율을 최적화하는 강화학습 기반의 지능형 운영 시스템의 동작 방법으로서,IoT 센서를 통해, 양식장 외부 환경 및 양식장 내부 상태에 대한 정보가 포함된 실시간 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 데이터를 정규화하고 이상치를 제거하여 전처리 하는 단계;과거 생산 데이터와 기상 데이터를 기반으로 PVT(포토볼타익-열전기) 전력 및 열 생산량을 예측하고, 상기 예측된 PVT(포토볼타익-열전기) 전력 및 열 생산량을 기반으로 미래의 에너지 수요를 예측하는 단계;강화학습 알고리즘을 사용하여 상기 전처리된 데이터 및 상기 예측된 에너지 수요를 기반으로 에너지 관리 정책을 실시간으로 학습하는 단계; 및상기 실시간 학습된 에너지 관리 정책을 기반으로 에너지 장비의 출력 또는 상태를 자동으로 제어하고, 전력 요금 및 에너지 저장 상태에 따라 장비의 충방전 및 운영 스케줄을 조정하는 단계를 포함하고,강화학습 알고리즘을 사용하여 상기 전처리된 데이터 및 상기 예측된 에너지 수요를 기반으로 에너지 관리 정책을 실시간으로 학습하는 단계는, 상기 강화학습 알고리즘으로 Proximal Policy Optimization (PPO) 알고리즘을 사용하여 에너지 관리 정책을 실시간으로 학습하는 단계를 포함하고, 상기 에너지 장비는 히트펌프, ESS(에너지 저장 시스템), PVT 모듈을 포함하고, 상기 운영 시스템의 현재 상태를 나타내는 상태 변수와 상기 운영 시스템이 취할 수 있는 제어 옵션을 나타내는 행동 변수에 따라, 상기 히트펌프의 출력 설정, 상기 ESS의 충전 또는 방전을 결정하고, 상기 PVT 모듈의 각도 조정 및 냉각 시스템 작동을 조절하고, 에너지 효율, 비용 절감, 환경 조건 유지의 우선순위를 설정하여 에너지를 분배하는 것을 특징으로 하는 강화학습 기반의 지능형 운영 시스템의 동작 방법.