孟子博客

【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。
### 孟子中文T5预训练生成模型概述 孟子预训练模型技术涵盖了多种架构,其中包括类似于T5的生成式预训练模型[^1]。这类模型不仅继承了原始T5架构的优势——即通过编码器-解码器结构实现强大的文本生成能力,还特别针对汉语语境进行了优化调整。 #### 特殊设计与优势 为了更好地服务于特定行业需求,如金融领域,该类模型采用了专门的数据集进行微调处理。这意味着,在面对诸如合同解析、财经新闻摘要等任务时,其表现尤为出色。此外,考虑到实际应用中的成本效益问题,“孟子”团队采取了一系列措施来降低资源消耗并提高效率,例如仅用约10亿参数便实现了卓越的成绩,在CLUE评测体系内名列前茅[^3]。 #### 应用实例展示 下面给出一段简单的Python代码片段用于加载并测试一个基于Transformers库封装好的孟子-T5模型: ```python from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("langboat/mengzi-t5-base") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("langboat/mengzi-t5-base") input_text = "解释一下什么是区块链?" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids outputs = model.generate(inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) ``` 这段程序会读取输入字符串`"解释一下什么是区块链?"`作为提示词,并尝试利用预先训练过的孟子-T5基础版模型生成相应的回答内容。
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