基于模型强化学习的离网电网终身控制Python源代码，保证正确
离网微网的终身控制问题包括两个任务，即对微网设备的状态进行估计和通过预测未来消费量和可再生产量来考虑不确定性的运行规划。
有效控制的主要挑战来自于随时间发生的各种变化。
提出了一个用于农村电气化离网电网建模的开源强化框架。
将孤立电网的终身控制问题归结为马尔可夫决策过程。
我们对渐进式和突然性的变化进行分类。
提出了一种新的基于模型的强化学习算法，能够解决这两种类型的变化。
特别地，所提出的算法在快速变化的系统动态中表现出了泛化特性、传输能力和较好的鲁棒性。
将该算法与基于规则的策略和带有前瞻功能的模型预测控制器进行了比较。
YID:55200635880464002
「喜欢这篇文章，您的关注和赞赏是给作者最好的鼓励」
关注作者
【版权声明】本文为墨天轮用户原创内容，转载时必须标注文章的来源（墨天轮），文章链接，文章作者等基本信息，否则作者和墨天轮有权追究责任。如果您发现墨天轮中有涉嫌抄袭或者侵权的内容，欢迎发送邮件至：contact@modb.pro进行举报，并提供相关证据，一经查实，墨天轮将立刻删除相关内容。
