【摘 要】
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针对微电网的随机优化调度问题，提出了一种基于深度强化学习的微电网在线优化算法。利用深度神经网络近似状态-动作值函数，把蓄电池的动作离散化作为神经网络输出，然后利用非线性规划求解剩余决策变量并计算立即回报，通过Q学习算法，获取最优策略。为使得神经网络适应风光负荷的随机性，根据风电、光伏和负荷功率预测曲线及其预测误差，利用蒙特卡洛抽样生成多组训练曲线来训练神经网络；训练完成后，保存权重，根据微电网实时
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助项目（2018A0303131001）； 国家自然科学基金资助项目（51977081）；
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针对微电网的随机优化调度问题，提出了一种基于深度强化学习的微电网在线优化算法。利用深度神经网络近似状态-动作值函数，把蓄电池的动作离散化作为神经网络输出，然后利用非线性规划求解剩余决策变量并计算立即回报，通过Q学习算法，获取最优策略。为使得神经网络适应风光负荷的随机性，根据风电、光伏和负荷功率预测曲线及其预测误差，利用蒙特卡洛抽样生成多组训练曲线来训练神经网络；训练完成后，保存权重，根据微电网实时输入状态，神经网络能实时输出蓄电池的动作，实现微电网的在线优化调度。在风电、光伏和负荷功率发生波动的情况下与日前优化结果进行对比，验证了该算法相比于日前优化在微电网在线优化中的有效性和优越性。
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