LEARNING
基于预测辅助深度强化学习的氢能社区微电网能量管理
Mohamed Atef, Sanath Alahakoon, Umme Mumtahina, Peter Wolfs, Tamer Khatib, Moslem Uddin
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
该论文提出了一种结合多时间尺度社区负荷预测的深度强化学习方法，用于氢能社区微电网的能量管理。在澳大利亚罗克汉普顿的1000户住宅微电网中，该方法使近端策略优化控制器收敛速度提升约14.3%，年收益增加13.4%。
关键词
deep reinforcement learningenergy managementmicrogridforecastproximal policy optimization
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