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基于深度強化學習的能源系統(tǒng)管理多時間尺度最優(yōu)決策方法

719   編輯：管理員   來源：中冶有色技術網  
2023-03-19 07:00:54
本申請?zhí)峁┑囊环N基于深度強化學習的能源系統(tǒng)管理多時間尺度最優(yōu)決策方法，通過基于長短期記憶人工神經網絡的預測模型得出提前兩步時間的光伏電池組的輸出功率以及負荷所需功率，從而利用深度強化學習方法對儲能電池組的充放電動作產生最優(yōu)動作決策。本申請?zhí)峁┑囊环N基于深度強化學習的能源系統(tǒng)管理多時間尺度最優(yōu)決策方法，考慮單一時間尺度中動作決策在某些情形下會造成系統(tǒng)飽和及不穩(wěn)定的問題，可根據當前以及預測的未來兩個時刻的系統(tǒng)狀態(tài)，對儲能電池組的充放電動作產生最優(yōu)動作決策；充分考慮未來時刻的系統(tǒng)狀態(tài)，提高系統(tǒng)動作決策的可靠性。
聲明：
“基于深度強化學習的能源系統(tǒng)管理多時間尺度最優(yōu)決策方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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