第一篇博客

浑浑噩噩大学已经过了三年,一直都害怕写点东西(可能是觉得自己文采太差),但却有写博客记录自己的学习和生活的夙愿,可能在今天就开始实现了。

万事总有个开始,就像当初自己学C++一样,第一个程序都是“Hello World!”(反正我学每种语言时第一个程序都是这个,不知道大家是不是)。

#include "iostream"
int main()
{
    std::cout << "Hello World!" << std::endl;
    return 0;
}

本人目前是个不知名大学的电气的一名大三学生,写博客呢应该算是一个比较好的习惯。想了这么多年今天终于迈出了第一步,也算是一个新的开始。

坚持吧,加油!

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量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量管理与优化策略”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量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量分配策略,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量管理;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。
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