离网微电网终身控制模型强化学习Python源代码

离网微电网的终身控制问题包括微网设备状态的估计和通过预测未来消费量与可再生产量来应对不确定性的运行规划。有效控制面临的主要挑战来自时间变化的多样性。提出了一种开源强化学习框架，旨在为农村电气化离网微电网提供建模支持。将孤立微电网的终身控制问题转化为马尔可夫决策过程，并对渐进性与突发性变化进行分类。提出的基于模型的强化学习算法能够应对两种变化类型，特别是在快速变化的系统动态下表现出良好的泛化能力、传输特性和鲁棒性。该算法与传统基于规则的策略以及前瞻功能模型预测控制器进行了对比，结果显示其在动态变化的环境中具有明显优势。