这种基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化方法,不仅可以有效地预测微能源网的负荷需求和可再生能源的功率输出,还能够根据环境信息和分时电价进行智能化的能量调度。通过深度 Q 网络(DQN)的学习,系统可以不断优化能量管理策略,以最大程度地利用可再生能源并降低能源浪费。这种模型无关的智能算法还可以适应不同类型的...
通过深度强化学习,可以实现能量的有效管理和优化,提高能源利用效率。同时,这种方法可以适应不同的能源输入,实现灵活的能源供应。 降低运营成本 深度强化学习可以实现对微能源网的实时监控和预测,从而提前发现并解决潜在的运行问题,降低运营成本。 五、结论 基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究,为微能源网的...
2020 文章编号:1000-3673(2020)10-3794-10 中图分类号:TM 721 文献标志码:A 学科代码:470·40 基于深度强化学习的微能源网 能量管理与优化策略研究 刘俊峰1 ,陈剑龙 1 ,王晓生 1 ,曾君 2 ,黄倩颖 1 (1.华南理工大学 自动化科学与工程学院,广东省 广州市 510640; 2.华南理工大学 电力学院,广东省 ...
该方法使用深度 Q 网络(deep Q network,DQN)对预测负荷、风 光等可再生能源功率输出和分时电价等环境信息进行学习,通过习得的策略集对微能源网进行能量管理,是一种模型无关基于价值的智能算法。 这段代码主要是一个强化学习的训练程序,包含了环境模型和智能体模型。 原创文章,转载请说明出处,资料来源:http://imgc...
Q学习深度Q网络面向多种可再生能源接入的微能源网,提出一种基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的微能源网能量管理与优化方法.该方法使用深度Q网络(deep Q network,DQN)对预测负荷,风/光等可再生能源功率输出和分时电价等环境信息进行学习,通过习得的策略集对微能源网进行能量管理,是一种模型无关基于...
这种基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化方法,不仅可以有效地预测微能源网的负荷需求和可再生能源的功率输出,还能够根据环境信息和分时电价进行智能化的能量调度。通过深度 Q 网络(DQN)的学习,系统可以不断优化能量管理策略,以最大程度地利用可再生能源并降低能源浪费。这种模型无关的智能算法还可以适应不同类型的...
这种基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化方法,不仅可以有效地预测微能源网的负荷需求和可再生能源的功率输出,还能够根据环境信息和分时电价进行智能化的能量调度。通过深度 Q 网络(DQN)的学习,系统可以不断优化能量管理策略,以最大程度地利用可再生能源并降低能源浪费。这种模型无关的智能算法还可以适应不同类型的...