微电网能量管理策略Dueling DQN应对光伏不确定性

微电网能量管理策略的 DQN 强化学习思路，挺适合用来搞光伏发电的场景优化，尤其在有储能设备的时候，配合 SOC 控制效果还不错。用深度期望 Q 网络（Dueling DQN）做策略优化，能动态适应天气变化那种不确定性，场景适配性比较强。代码整体结构也挺清晰，适合想搞清楚微电网调度流程的人学习参考。

光伏+储能系统里的管理策略，一般是靠规则走，但你如果想让系统更“聪明”点，不妨看看这个强化学习思路。里面不仅讲了策略建模，还结合了 Simulink 仿真，能直接跑结果看趋势，蛮直观的。建议你同时参考下这个光储直流微电网能量管理的模型文件，一起搭配理解会更快上手。

顺手推荐几个比较配套的资源，像是matlab 仿真项目和Simulink MPPT 控制，用来跑参数实验或者做系统调优都挺方便的。如果你对并网策略感兴趣，并网光伏发电微网系统那篇 PDF 也可以看看，里面思路还挺系统。

哦对了，如果你是第一次接触这种强化学习+电力系统组合，建议先了解下基本原理，比如光伏发电原理，有个底子看代码也不至于懵。如果你有自己的 SOC 或者功率预测模块，也可以尝试直接对接进去。

，这份资源挺适合做微电网策略优化、搞光伏调度控制的人用来入门或做课题拓展。如果你最近在做新能源仿真，可以下载来试试手，调好参数，搞点数据出来，后面论文也好写不少。