复现论文《基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究》

1. 论文标题

基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究

2. 内容概括

该论文提出了一种基于深度强化学习(DRL)的微能源网能量管理方法，采用深度Q网络(DQN)算法学习负荷预测、可再生能源功率输出和分时电价等环境信息，实现微能源网的优化运行。论文首先建立了微能源网的能量总线模型和设备模型，然后详细阐述了强化学习框架、Q学习算法和DQN算法原理，并分析了经验回放和冻结参数机制对算法性能的提升。通过仿真对比不同参数的DQN和Q学习算法在微能源网能量管理中的表现，验证了深度强化学习相比传统方法的优越性，展示了继承策略集对算法性能的提升效果。

3. 论文复现代码及解释

以下是基于论文内容的深度强化学习微能源网能量管理系统的Python实现：

import numpy as np
import random
from collections import deque
import tensorflow