基于强化学习算法的微电网优化调度方法研究及MATLAB 2022a仿真实现

简介：
本研究探讨了利用强化学习算法对微电网进行优化调度的方法，并使用MATLAB 2022a进行了仿真验证，旨在提高能源效率和系统稳定性。 本段落研究了一种基于强化学习（RL）的微电网优化调度方法，并在MATLAB 2022a仿真平台下实现了该方法的具体应用。文中提出的方法采用深度确定性策略梯度算法与迁移学习相结合，通过引入PPO模型将传统的离散动作空间扩展为连续动作空间，以实现更高效的日前调度策略并降低相应的成本。 关键词包括：微电网、强化学习（RL）、PPO模型、调度策略和动作空间。研究基于文献《Optimal Scheduling of Microgrid Based on Deep Deterministic Policy Gradient and Transfer Learning》2021 SCI Energies的内容进行，旨在提供该方法的完美复现案例。 主要内容集中在利用PPO算法实现微电网最优调度，并通过强化学习积累有效的调度知识和经验。这种方法不仅能够优化日常运营中的能源分配问题，还能够在成本控制方面展现出显著的优势。