基于深度强化学习的综合能源系统动态经济调度

《基于深度强化学习的综合能源系统动态经济调度》是一篇关于现代能源系统优化调度的研究论文，全文共36页。该研究针对当前能源系统面临的需求波动、多能耦合以及环境压力等问题，提出了一种基于深度强化学习的方法，用于实现综合能源系统的动态经济调度。

文章首先介绍了综合能源系统的基本概念和运行特点，强调了其在提高能源利用效率、降低碳排放和提升系统稳定性方面的重要作用。随后，详细分析了传统调度方法的局限性，指出在面对复杂多变的能源市场和可再生能源接入时，传统方法难以满足实时性和适应性的要求。

在此基础上，文章引入了深度强化学习技术，通过构建智能体与环境之间的交互模型，实现了对能源系统运行状态的实时感知与决策优化。该方法能够自动学习最优调度策略，有效应对负荷变化、设备故障以及市场电价波动等不确定性因素。

研究还设计了相应的算法框架，并通过仿真实验验证了所提方法在经济性、稳定性和适应性方面的优势。实验结果表明，与传统优化方法相比，基于深度强化学习的调度策略能够在保证系统安全运行的前提下，显著降低运行成本，提高能源利用效率。

本文不仅为综合能源系统的调度问题提供了新的解决思路，也为人工智能在能源领域的应用提供了理论支持和技术参考。对于相关领域的研究人员和工程技术人员而言，具有重要的借鉴意义。