基于DQN算法的微网储能运行优化与能量管理

关键词：微网 优化调度 储能优化 深度强化学习 DQN

编程语言：python

参考文献:《Explainable AI Deep Reinforcement Learning Agents for Residential Demand Side Cost Savings in Smart Grids》

内容简介：

受深层强化学习（RL）最新进展的激励，我们开发了一个RL代理来管理家庭中存储设备的操作，旨在最大限度地节省需求侧的成本。

所提出的技术是数据驱动的，并且RL代理从头开始学习如何在可变费率结构下有效地使用能量存储设备，即收缩“黑匣子”的概念，其中代理所学的技术被忽略。

我们解释了RL-agent的学习过程，以及基于存储设备容量的策略。

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