基于改进A3C算法深度强化学习的微网优化调度与需求响应智能管理（结合经验回放与半确定性训练）,基于改进A3C算法的微网优化调度与需求响应管理的深度强化学习实践探究,关键词：微网 优化调度 深度强化学
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基于改进A3C算法深度强化学习的微网优化调度与需求响应智能管理（结合经验回放与半确定性训练）,基于改进A3C算法的微网优化调度与需求响应管理的深度强化学习实践探究,关键词：微网 优化调度 深度强化学习 A3C 需求响应 编程语言：python平台主题：基于改进A3C算法的微网优化调度与需求响应管理内容简介：本文研究了各种深度强化学习算法对微电网能量管理系统的增强效果。我们提出了一个新的微电网模型，它包括一个风力发电机、一个储能系统、一组恒温控制负载、一组价格响应负载以及一个与主电网的连接。拟议的能源管理系统旨在通过定义优先资源、直接需求控制信号和电价来协调不同的灵活能源。本文实现了3种深度强化学习算法，并进行了实证比较。数值结果表明，深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在很大差异。通过在著名的异步优势参与者批评算法中加入经验回放和半确定性训练阶段，我们获得了最高的模型性能和收敛到接近最优的策略。,核心关键词：微网优化调度; 深度强化学习; A3C算法; 需求响应管理; 能源管理系统; 异步优势参与者批评算法; 经验回放; 半确定性训练,基于改进A3C用户评论 (0)
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