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基于深度强化学习的微电网能量管理

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...

通过强化学习实现智能电网定价

...时考虑了服务提供商（SP）的利润和客户（CU）的成本。强化学习（RL）用于说明分层决策框架，其中动态定价问题被表述为离散有限马尔可夫决策过程（MDP），并采用Q学习解决该决策问题。通过使用RL，SP可以在在线学习过程中...