CnOpenData 中国省县碳排放量栅格数据-省级

时间区间

1970-2023


字段展示

中国省市县碳排放量栅格数据-省级
省级名称
省级代码
年份
CO2排放量(单位:吨)

样本数据

中国省市县碳排放量栅格数据-省级

省级名称省级代码年份CO2排放量(单位:吨)
安徽省340000197032424993.18
澳门特别行政区8200001970178299.0981
北京市110000197023066813.11
福建省350000197013801377.16
甘肃省620000197026025616.63
广东省440000197033022070.93
广西壮族自治区450000197021374831.09
贵州省520000197014015955.91
海南省46000019703267966.738
河北省130000197055643879.08
河南省410000197058730702.82
黑龙江省230000197041111547.03
湖北省420000197033137006.28
湖南省430000197024499078.76
吉林省220000197028331181.26
江苏省320000197057102183.32
江西省360000197018443032.6
辽宁省210000197051504451.15
内蒙古自治区150000197032422826.93
宁夏回族自治区64000019708815461.559
青海省63000019704698939.31
山东省3700001970126673257.7
山西省140000197034763080.71
陕西省610000197026898628.04
上海市310000197021694990.55
四川省510000197031503490.95
台湾省710000197032152896.85
天津市120000197016377252.86
西藏自治区54000019702786964.102
香港特别行政区81000019708843916.106
新疆维吾尔自治区650000197028066640.64
云南省530000197017303915.94
浙江省330000197016328207.05
重庆市500000197010602051.51
安徽省340000197132628575.92
澳门特别行政区8200001971181688.1264
北京市110000197122999233.21
福建省350000197113955660.48
甘肃省620000197126050577.12
广东省440000197133240173.86

数据更新频率

年度更新

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值