基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码，保证正确离网微网的终身控制问题包括两个任务，即对微网设备的状态进行估计

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资源介绍:

基于模型强化学习的离网微电网终身控制Python源代码，保证正确 离网微网的终身控制问题包括两个任务，即对微网设备的状态进行估计和通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的运行规划。 有效控制的主要挑战来自于随时间发生的各种变化。 提出了一个用于农村电气化离网微电网建模的开源强化框架。 将孤立微电网的终身控制问题归结为马尔可夫决策过程。 我们对渐进式和突然性的变化进行分类。 提出了一种新的基于模型的强化学习算法，能够解决这两种类型的变化。 特别地，所提出的算法在快速变化的系统动态中表现出了泛化特性、传输能力和较好的鲁棒性。 将该算法与基于规则的策略和带有前瞻功能的模型预测控制器进行了比较。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89760563/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89760563/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于模型强化学习的离网微电网终身控制</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">摘要<span class="ff2">：</span>离网微电网的终身控制问题是一个涉及到状态估计<span class="ff3">、</span>未来消费量和可再生产量预测的复杂任务</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">。<span class="ff1">本文提出了一个基于模型强化学习算法的开源框架<span class="ff2">，</span>用于解决农村电气化离网微电网的控制问题</span>。</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">该算法将离网微电网的终身控制问题转化为马尔可夫决策过程<span class="ff2">，</span>并通过分类不同类型的渐进式和突然</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">性变化来应对控制的挑战<span class="ff3">。</span>实验结果表明<span class="ff2">，</span>所提出的算法在快速变化的系统动态中表现出了良好的泛</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">化特性<span class="ff3">、</span>传输能力和鲁棒性<span class="ff2">，</span>并与基于规则的策略和带有前瞻功能的模型预测控制器进行了比较<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">1.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">引言</span></div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">离网微电网作为一种独立供电系统<span class="ff2">，</span>能够在没有外部电源的情况下提供电力供应<span class="ff3">。</span>然而<span class="ff2">，</span>离网微电网</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的终身控制问题包括对微网设备状态的估计以及通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">运行规划<span class="ff3">。</span>这些问题对于实现离网微电网的可靠性和稳定性至关重要<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">2.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">离网微电网建模</span></div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文提出了一个基于模型强化学习的离网微电网建模框架<span class="ff3">。</span>该框架将离网微电网的运行过程抽象为马</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">尔可夫决策过程<span class="ff2">，</span>并通过建立状态空间<span class="ff3">、</span>动作空间和奖励函数来描述微网设备的行为与环境的关系<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">通过学习马尔可夫决策过程的策略<span class="ff2">，</span>可以实现对离网微网的终身控制<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">3.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">微网设备状态估计</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在离网微电网中<span class="ff2">，</span>准确地估计微网设备的状态对于实现终身控制至关重要<span class="ff3">。</span>本文提出了一种基于模型</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">强化学习的状态估计算法<span class="ff2">，</span>通过观察微网设备的输入和输出来估计其内部状态<span class="ff3">。</span>该算法通过学习状态</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">转移概率模型和观测概率模型<span class="ff2">，</span>实现对微网设备状态的准确估计<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">4.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">未来消费量和可再生产量预测</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">考虑到离网微网系统的不确定性<span class="ff2">，</span>本文提出了一种基于模型强化学习的未来消费量和可再生产量预测</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">算法<span class="ff3">。</span>该算法通过学习环境动态模型和奖励函数<span class="ff2">，</span>实现对未来消费量和可再生产量的准确预测<span class="ff3">。</span>实验</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">结果表明<span class="ff2">，</span>所提出的算法能够在不同类型的变化下具有良好的泛化特性和鲁棒性<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">实验结果与比较</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文在不同场景下对所提出的算法进行了实验<span class="ff2">，</span>并将其与基于规则的策略和带有前瞻功能的模型预测</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">控制器进行了比较<span class="ff3">。</span>实验结果表明<span class="ff2">，</span>所提出的算法在快速变化的系统动态中具有良好的传输能力和鲁</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">棒性<span class="ff2">，</span>并能够有效地解决离网微电网的终身控制问题<span class="ff3">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">6.<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">结论</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">本文提出了一个基于模型强化学习的离网微电网终身控制框架<span class="ff2">，</span>通过对离网微电网建模<span class="ff3">、</span>微网设备状</div><div class="t m0 x1 h2 y1d ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">态估计和未来消费量和可再生产量预测等问题的研究<span class="ff2">，</span>实现了对离网微电网的可靠控制<span class="ff3">。</span>实验结果表</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">明<span class="ff2">，</span>所提出的算法具有良好的泛化特性<span class="ff3">、</span>传输能力和鲁棒性<span class="ff2">，</span>并能够有效地解决离网微电网的控制问</div><div class="t m0 x1 h2 y1f ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">题<span class="ff3">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
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