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主要内容: 本文提出了一种基于(ppo)的微电网最优调度方法。 该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。 同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作

MATLAB代码：微电网 强化学习
关键词：微电网 强化学习 RL Reinforcement Learning
参考文档：《Optimal Scheduling of Microgrid Based on Deep Deterministic Policy Gradient and Transfer Learning》2021 SCI energies完美复现
仿真平台：MATLAB 2022a
主要内容: 本文提出了一种基于(ppo)的微电网最优调度方法。
该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。
同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作空间,降低了日前调度的成本。

主要内容: 本文提出了一种基于(ppo)的微电网最优调度方法。 该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。 同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作_第1张图片

ID:69800680613660319电气代码小铺

主要内容: 本文提出了一种基于(ppo)的微电网最优调度方法。 该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。 同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作_第2张图片
主要内容: 本文提出了一种基于(ppo)的微电网最优调度方法。 该方法采用强化学习(RL)来学习调度策略，并积累相应的调度知识。 同时，引入ppo模型，将微电网调度策略动作从离散动作空间扩展到连续动作_第3张图片

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