标准化培训提升助产士技能

医疗保健

文章标准化产前临床培训对危地马拉农村地区传统助产士的影响

1. 引言

在过去的二十年中,全球在降低孕产妇死亡率方面取得了显著进展[1]。然而,发展中国家尤其是农村地区和土著人群中的孕产妇死亡率(MMR)仍然高得令人无法接受[2]。这种情况在危地马拉尤为明显,全国平均每10万活产中有88例孕产妇死亡[1],这一数字并未反映出 indigenous 妇女与其他妇女之间存在的巨大差异——indigenous 妇女的孕产妇死亡率为每10万163例,是其他妇女(每10万78例)的两倍[3]。近年来,危地马拉政府致力于通过推广机构分娩来缩小这一差距[4],但居住在危地马拉农村地区的 indigenous 妇女中仍有高达70%的人仍在家中分娩,并且未接受充分的产前保健[5]。这种在妊娠和分娩期间持续倾向于家庭护理的现象,既源于基本产科保健服务获取受限[6],也源于对传统助产士(TBA)在家接生的文化偏好根深蒂固[7]。

传统助产士对当地社区和国家卫生基础设施都具有重要意义,因为她们的培训以及在现有卫生保健系统中的整合有助于改善孕产妇和新生儿结局[8–11]。尽管传统助产士发挥着重要作用,但仍存在局限性,因为可持续的培训项目有限,且并非所有项目都能有效提升其临床能力。存在一些培训项目,可对传统助产士(TBA)进行适当培训,使其能够以标准化方式提供基本的产前护理、早期发现并发症或转诊高危妊娠。然而,参与培训的传统助产士自身报告称,她们在这些项目中并不总是获得足够的培训[12]。即使是成功项目,在测量产前临床技能(PCS)以及报告随时间变化的趋势方面仍存在挑战。尽管一些研究已尝试评估产前临床技能(PCS),但这些研究主要集中于模拟操作[13]和横断面观察[14]。此类研究无法直接展示培训项目如何影响受训人员在培训前后产前临床技能的变化,以及这些技能在持续培训后的进展情况。

POWHER学院,全称为提供妇女健康和教育资源外展服务,是一项年度传统助产士培训项目,在过去四年中已成功实施于危地马拉索洛拉省的农村社区,并得到当地社区基础设施和危地马拉卫生部地区分支机构的支持。POWHER培训项目是一项沉浸式培训项目,以西班牙语和茨图希尔语(一种当地玛雅语言)授课,采用双管齐下的方法。该项目包括一个28个模块的讲座系列(持续14周,每周进行两次四小时的讲座),重点内容包括母亲和婴儿的转诊指征、产前护理以及产后并发症的初步处理(见补充材料中的图S1)。另一个独立的临床组成部分为期12个月,重点在于基本的产前家庭护理和适当的转诊。该项目的临床部分确保传统助产士在导师监督下完善其传统的助产能力,同时学习新技能。在为期十二个月、每两个月一次的家庭访问中,传统助产士将实践包括但不限于向母亲提供疫苗咨询、测量血压、使用胎儿多普勒、准确估算预产期等内容。POWHER学院尊重玛雅文化习俗,其课程内容符合当前世界卫生组织和危地马拉医疗保健部门针对传统助产士的指导方针[15,16]。每位完成POWHER培训项目的妇女将获得听诊器、血压测量设备、胎儿多普勒仪、产前维生素以及安全分娩包。总体而言,该培训项目现已成为百分之百可持续的项目,因为目前POWHER学院的工作人员均为曾参加并完成本项目的传统助产士,迄今已在危地马拉西南部培训了60名传统助产士,专注于孕产妇保健,并以适当的产科转诊作为降低该地区孕产妇死亡和并发症的关键[17]。

本研究的主要目的是评估POWHER学院临床培训对其参与者的影响,分别在(1)项目完成之后,以及(2)六个月内持续临床培训之后。同时研究了产前保健服务显著改善的时间以及随时间推移的依从性水平。

2. 材料与方法

一项基于社区的前瞻性观察研究于2017年3月至12月在危地马拉索洛拉省的六个农村社区开展,旨在评估POWHER学院培训项目在产前家庭访视期间对产前保健服务的直接获取和保持情况。

在本研究期间招募并加入POWHER学院培训项目的所有传统助产士均被纳入。传统助产士的人口统计学特征见表1。

表1. 传统助产士参与者的人口统计学特征。
| 特征 | 平均 | 范围 |
| — | — | — |
| Age | 40 | 22–54 |
| 教育水平 | 2nd年级 | 无正式教育‐八年级(一名例外,其参与者正在攻读营养学技术学位) |
| 婚姻状况 | 已婚 | 1单身,1丧偶,11已婚 |
| 工作经验年限 | 9 | 0–27 |
| 主要语言 | 西班牙语,茨图希尔语,卡克奇克尔语 |

数据收集计划于2017年3月至12月期间的三个不同时间点进行,旨在记录POWHER学院临床培训前后产前保健服务在家访中的实施情况。安排每位传统接生员学员在其所属社区对现有患者进行家庭访问。如果某位传统接生员学员没有当前的孕妇患者,或无法与其患者安排家访,则由卫生部提供各社区内的孕妇名单以供访问。每个时间点及相应的临床培训量详见表2。目标是在这三个时间点中,每个时间点观察每名传统接生员学员在自己社区内开展1至5次产前家庭访视。每次时间点之后预留两周时间,用于从13名传统接生员参与者处收集所有观察数据。在每个为期两周的数据收集期间,不再进行额外的临床教学,以确保每位参与者所接受的临床培训量相同。

表2. 数据收集特征。
| 研究时间点 | 数据收集日期 | 总周数 | 临床培训 | 总学习周数 | 基于知识的学习 |
| — | — | — | — | — | — |
| 时间点A | 2017年3月22日–4月7日 | 0 | 0 | | |
| 时间点B | 2017年6月30日–8月16日 | 14 | 14 | | |
| 时间点C | 2017年11月7日至12月12日 | 38 | 14 | | |

时间点A发生在任何临床培训开始之前;时间点B发生在完成14周正式POWHER课程时;时间点C发生在完成正式POWHER课程后六个月的持续临床培训结束时。

在研究期间的每个时间点,均使用世界卫生组织改编的产前护理检查清单对产前家庭访视进行观察,该检查清单已在我们之前的试点研究中经过测试[18]。此世界卫生组织改编的检查清单涵盖病史采集、临床技能和咨询三大类别(图S2,见补充材料)。病史采集信息包括年龄、既往怀孕次数、既往妊娠并发症、其他重要病史、当前用药、当前孕周以及预产期。评估的临床技能包括测量孕妇血压、宫底高度、胎心率和胎位。咨询内容包括回顾妊娠期间危险症状及其出现时应采取的措施。还评估了应急分娩计划、破伤风疫苗接种的重要性以及产前维生素的使用情况。所有研究变量及适当的转诊指征均在表3中定义。

表3. 产前临床技能观察清单中包含的变量。
| 变量 | 定义 | 转诊原因 |
| — | — | — |
| 病史采集 | | |
| 准确计算预产期 | 使用Naegele规则或妊娠轮盘。若末次月经未知,则转诊进行超声孕周评估。 | |
| 准确计算孕龄 | 只有在母亲知道末次月经的情况下。如果末次月经未知,则转诊进行超声孕周评估。 | |
| Age | 询问母亲是否有身份证以确认年龄 | 尚不明确。如果为高龄产妇或不足16岁,则建议转诊 |
| 既往妊娠次数 | 所有怀孕,包括流产。 | |
| 存活子女数 | 所有儿童;如有需要则进行随访总怀孕数之间的差异活产子女。 | |
| 既往妊娠问题 | 询问是否存在产程延长、出血、血压异常、严重头痛、分娩期间或之后发热、分娩期间或之后发生感染,既往有剖宫产。 | 如母亲报告有任何既往问题,建议转诊。若剖宫产距本次妊娠不足两年,建议进行医院分娩。 |
| 既往病史 | 评估妊娠以外的任何健康状况。 | |
| 当前用药 | 评估非处方药和街头补充剂。 | |
| 病历历史 | 重要变量为姓名、年龄、预产期以及既往重要问题,以便向卫生部报告。不适用于文盲的传统接生员。 | |
| 临床技能 | | |
| 洗手 | 使用肥皂和水或抗菌溶液。 | |
| 测量血压 | 母亲取坐位或仰卧位,手臂低于心脏,袖带置于肘部上方1–2指宽处,听诊器置于肘窝动脉处,袖带下方的肱动脉。 | 若血压高于140/90,则提示,或对于文盲的传统接生员,若处于“红色区域”。 |
| 测量心率 | 定位桡动脉脉搏并测量60秒。 | |
| 测量宫高 | 可以使用卷尺或手。如果传统助产士是文盲,则进行测量。 | 是否存在大于4厘米的差异根据宫底高度与孕龄的比较。 |
| 听胎心率 | 能检测到胎心率并将其与母体心率和胎盘血管区分。 | 指胎儿窘迫(胎心率 > 160次/分钟,<100次/分钟)在整个就诊过程中持续存在。 |
| 确定胎儿的位置 | 使用勒波特四步触诊法。 | 如果胎位是斜位、横位或在妊娠晚期为臀位,与母亲讨论在家分娩的危险。 |
| 记录所有发现 | 重要变量为血压发现以追踪妊娠期间的趋势,如不适用于文盲者。 | |
| 咨询 | | |
| 讨论严重头痛 | 向妈妈解释严重风险头痛及相关的视力变化。 | 与母亲讨论后向卫生机构报告(卫生站、当地医院或私人诊所)。 |
| 讨论严重腹痛 | 表现出上腹部区域疼痛。 | 与母亲讨论,报告至卫生站(当地医院或私人诊所)。 |
| 讨论阴道出血 | 解释在妊娠期间任何阶段出现点滴出血或出血的风险。 | 妊娠期间的任何时间点。与母亲讨论,若出现情况应报告至卫生站(当地医院或私人诊所)。 |
| 讨论发热 | 解释寒战和夜间盗汗为症状发热。 | 与母亲讨论后向卫生机构报告(产后,当地医院或私人诊所)。 |
| 讨论分娩地点 | 与母亲和伴侣(如果在场)讨论在家分娩和医院分娩的风险与益处。 | |
| 讨论应急预案 | 与母亲及其伴侣(如果在场)讨论分娩过程中若发生紧急情况应前往何处报告以及如何到达。 | |
| 分配产前维生素 | 将30天供应量交给母亲。 | |
| 关于产前的重要性维生素 | 解释了对母亲和胎儿的益处并将产前维生素提供给母亲。 | |
| 提供破伤风和白喉疫苗咨询 | 解释疫苗接种时间表(1st针,2nd针2个月后接种,3rd针3个月后接种)母亲和疫苗接种的重要性尤其是如果计划在家分娩。 | 指卫生站或当地医院接种了破伤风和白喉疫苗。 |

缩写:EDD = 预产期;GA = 孕龄;LMP = 末次月经;AMA = 高龄产妇;OTC = 非处方药。

到达每户家庭后,在进行家访的传统助产士获得患者口头同意后,评估员开始观察产前家庭访视。

在数据收集过程中,由两名评估员之一观察所有的产前家庭访视。这两名评估员在研究开始前均接受了POWHER课程和观察清单的培训。评估员A是一名高年级医学生,在试点研究期间至时间点A负责数据收集工作。评估员B是一名具有公共卫生经验的医疗志愿者,负责从时间点B到时间点C的产前家庭访视的观察工作。翻译人员为评估员提供了协助,以应对发生在本地语言环境中的家访语言(Tz’utujil 和 Kaqchikel)。在观察性就诊结束后,如果评估员发现存在孕产妇或胎儿转诊指征但传统助产士在观察过程中未发现,评估员有机会进行干预。该转诊不纳入本研究范围。未收集任何个人患者标识符,以保护妇女的保密性。

数据分析采用标准统计方法进行。使用配对t检验和麦克尼马尔检验,统计分析通过R,版本3.3.1(R Core Team,奥地利维也纳)完成。

3. 结果

共观察了13名传统助产士进行的116次产前家庭访视。每位传统助产士参与者在三个时间点均接受了评估,因为没有参与者失访。在时间点A发生了59次访视,在时间点B发生了39次访视,在时间点C发生了18次访视。对于在每个时间点有多次被观察的家庭访问的传统助产士,其结果按访视次数取平均值(图1)。

示意图0

3. 结果(续)

在2017年3月至12月期间,无研究参与者失访。由于全国性交通罢工导致难以到达各个农村社区,因此各时间点的观察到的访问次数有所不同。时间点A期间每位传统助产士的家庭访视中位数为3次,范围为1–9次;时间点B期间为2次,范围为1–8次;时间点C期间为1次,范围为1–3次。

产前临床技能的总体改善情况如表4所示。在任何培训开始之前,检查清单上的正确率均值为25.8%(时间点A)。完成POWHER学院后的检查清单正确率均值为62.3%(时间点B)。从完成POWHER学院(时间点B)时的平均62.3%,到之后持续进行6个月临床培训时的平均71.0%(时间点C),也显示出统计学显著改善。最大的整体检查清单改善幅度出现在任何临床培训尚未开始之前(时间点A)与完成POWHER学院后(时间点B)之间的对比。

表4. 产前临床技能的整体提升。
| 时间点A² | 时间点B³ | 时间点C⁴ | p‐值⁵ |
| — | — | — | — |
| 25.8 (19.6) | 62.3 (16.3) | 71 (12.5) | A与B之间,0.0001;B与C之间,0.034 |

¹数据以平均百分比(标准差)表示;
²时间点A发生在任何临床教学开始之前;
³时间点B发生在完成14周正式POWHER课程时;
⁴时间点C发生在完成正式POWHER课程后的六个月持续临床培训之后;
⁵配对t检验。

在三项产前技能类别的每一项中,具体的改进也具有统计学意义,如表5所示。在病史采集类别中,培训前(时间点A)检查清单上正确率均值为26.3%,而在完成POWHER学院培训时(时间点B)上升至58.8%(p值 = 0.005)。在完成POWHER学院培训后的六个月持续临床培训后(时间点C),检查清单上的正确率达到87.1%(p值 < 0.0001)。

在临床技能类别中,培训前(时间点A)检查清单上正确率均值为9.7%,而在完成POWHER学院培训时(时间点B)上升至92.4%(p值 < 0.0001)。在完成POWHER学院培训后的六个月持续临床培训后,检查清单上的正确率为81.4%(时间点C)。这一总体正确率的下降在统计学上并不显著(p值 = 0.19)。

在咨询类别中,培训前(时间点A)检查清单上的正确率均值为27.7%,而在完成POWHER学院培训后(时间点B)上升至86.2%(p值 < 0.0001)。在完成POWHER学院培训并经过六个月的持续临床培训后(时间点C),检查清单上咨询类别的正确率为72.0%。这一总体正确率的下降同样在统计学上不显著(p值 = 0.09)。

表5. 每个类别的具体检查清单改进
| 产前技能 | 时间点A² | 时间点B³ | 时间点C⁴ | p‐值⁵ |
| — | — | — | — | — |
| 病史(总体) | 26.3% | 58.8% | 87.1% | A和B之间,0.005;B和C之间,<0.0001 |
| 准确计算预产期 | 52.0% | 82.0% | 90.0% | — |
| 准确计算孕龄 | 7.5% | 68.0% | 90.0% | — |
| Age | 36.0% | 64.0% | 92.0% | — |
| 既往妊娠次数 | 43.5% | 64.0% | 100.0% | — |
| 存活子女数 | 37.0% | 64.0% | 100.0% | — |
| 既往妊娠问题 | 35.5% | 50.0% | 100.0% | — |
| 既往病史 | 10.0% | 52.0% | 70.0% | — |
| 当前用药 | 17.5% | 44.0% | 78.5% | — |
| 病历历史 | 8.5% | 100.0% | 100.0% | — |
| 临床技能(总体) | 9.7% | 92.4% | 81.4% | A和B之间,≤0.0001;B和C之间,0.19 |
| 洗手 | 0.0% | 78.0% | 45.0% | — |
| 测量血压 | 0.0% | 100.0% | 93.0% | — |
| 测量心率 | 0.0% | 94.0% | 100.0% | — |
| 测量宫高 | 0.0% | 88.0% | 93.0% | — |
| 听胎心率 | 0.0% | 100.0% | 100.0% | — |
| 确定胎儿位置 | 64.5% | 94.0% | 100.0% | — |
| 记录所有发现 | 0% | 100.0% | 87.0% | — |
| 咨询(总体) | 27.7% | 86.2% | 72.0% | A和B之间,≤0.0001;B和C之间,0.09 |
| 讨论严重头痛 | 40.5% | 89.0% | 94.0% | — |
| 讨论严重腹痛 | 28.0% | 89.0% | 94.0% | — |
| 讨论阴道出血 | 34.0% | 89.0% | 89.0% | — |
| 讨论发热 | 35.0% | 89.0% | 83.0% | — |
| 讨论分娩地点 | 41.0% | 86.0% | 83.0% | — |
| 讨论应急预案 | 43.5% | 86.0% | 84.0% | — |
| 分发产前维生素 | 0.0% | 89.0% | 78.0% | — |
| 就产前维生素的重要性提供咨询 | 0.0% | 85.0% | 65.0% | — |
| 就破伤风和白喉疫苗提供咨询 | 29.5% | 89.0% | 50.0% | — |

¹数值以平均百分比表示;
²时间点A发生在任何临床教学开始之前;
³时间点B发生在完成14周正式POWHER课程时;
⁴时间点C发生在完成正式POWHER课程后六个月的持续临床培训结束时;
⁵配对t检验。

在研究期间,转诊数量有所增加,但无统计学意义。在任何临床培训开始之前(时间点A),仅有17.8%的妇女得到了正确转诊。在POWHER学院结束时(时间点B),适当转诊比例上升至52.0%(p = 0.32)。在POWHER学院结束后经过六个月的持续临床培训(时间点C),根据临床检查清单,适当转诊的比例为27.7%。转诊增幅最大的类别是妊娠晚期胎儿体位异常相关的临床技能。

4. 讨论

当在农村社区成功实施传统助产士培训时,传统助产士能够提高其基本产科知识,为安全的家庭分娩做好准备,并能够识别需要转诊的问题,这些因素显著改善了产科结局[19]。最近的系统性综述指出,成功项目是那些能够融入现有卫生保健系统、长期持续开展参与者技能发展(每月或每两个月一次),并为其提供接生包和复苏设备的项目[9,10,12,20]。

我们的研究与这些系统性综述一致,表明标准化和持续的临床培训可提高传统助产士在家访期间提供的产前保健服务。总体而言,在完成POWHER学院培训后,我们的传统助产士更有可能提供更完整的产前家庭访视。在产前护理的各个主要类别(病史采集、临床技能和咨询)中均观察到持续改善。在POWHER学院后临床培训六个月后(总计10个月的临床培训),改善仍在继续。本研究的结果总体上令人鼓舞,因为其他研究(包括我们之前进行的试点研究)已表明,缺乏持续培训会导致产前保健服务下降[18]。这一点至关重要,因为在中低收入国家,许多传统助产士项目在完成培训项目后未能提供后续培训。我们已证明,当临床培训具有结构性和连续性时,产前保健服务会持续改进,并展示了在产前护理各个主要类别中预期可实现的平均改进程度。

TBA培训项目面临的一大挑战是成功衡量和报告其教学与临床课程的成果。我们此前已发表过关于14周POWHER学院培训项目[17]的详细内容。在本研究中,我们重点关注临床课程的标准化,并通过产前技能检查清单来衡量其对参与者产前保健服务的影响。我们选择通过检查清单对临床技能进行标准化,这一做法受到其他孕产妇保健检查清单成功经验的启发[21–23]。我们的产前技能检查清单最初于2016年11月至2017年3月期间制定。在制定过程中,我们参考了我们自己的POWHER课程[17]、世界卫生组织助产人员保健实践[15],以及危地马拉卫生部关于传统助产士的现行指南[16]。

通过使用该检查清单对临床课程进行标准化,并随时间推移衡量产前保健服务情况,我们能够报告在家访中产前保健服务得到显著改善的结果。我们认为,该检查清单通过两种方式产生了这一效果:(1)培训传统助产士的教育者获得了一个简便的工具,突出了临床课程中产前护理的关键要点;(2)传统助产士在进行产前家庭访视时,能够采用一种简单且系统的办法,反映其培训期间所学的课程内容。最终,该产前检查清单实现了临床课程的标准化,并成功衡量了每位参与者产前保健服务能力的提升。

此外,我们的研究结果表明了传统助产士在培训期间的转诊能力。研究参与者在接受POWHER学院培训项目后(时间点B),适当的转诊数量显著增加。在持续六个月的重点标准化产前保健服务培训后(时间点C),转诊数量有所下降,但仍高于传统助产士完全未接受培训时的转诊能力(时间点A)。从时间点B到时间点C转诊数量的减少,可能是由于在这六个月期间重点强调了标准化产前保健服务培训。在此期间,对产前保健服务进行了集中的接触和培训,其中临床教育者的转诊教学缺乏结构化。此外,研究观察员报告称,在时间点C期间,研究参与者表示他们更倾向于等到母亲妊娠进展到更晚期时(例如产妇年龄或既往病史)再进行某些转诊,因此研究工具无法记录这些延迟的转诊行为,因为它们未在观察性就诊期间被捕捉到。尽管如此,即使在研究参与者转诊发生最多的时期——时间点B,也仅有52%的妇女得到了准确转诊。本研究表明,在持续培训中重点强调产前保健服务,并不意味着转诊能力会相应提高。我们的转诊能力结果也表明,需要采用结构化教学方法,在开展标准化产前保健服务培训的同时并行教授转诊教学。

这一点至关重要,因为转诊必须及时且恰当,而这只有在有助产士经过适当培训的情况下才能实现。尽管人们一直在推动机构化分娩,但世界卫生组织指出,分娩发生在医院并不一定意味着分娩期间就能获得高质量的医疗保健[24]。特别是在危地马拉,人们一直提倡在医院分娩[4],未经培训的医疗保健人员在妊娠期间做出不及时的转诊,导致国家医院候诊室人满为患,从而使孕产妇死亡率仅出现轻微下降。解决这一问题的一个可行方案是采用助产之家(母婴之家)的新模式,这种模式已在危地马拉帮助减少了向国家医院的不当转诊[25]。这种介于家庭与机构分娩之间的有效混合模式,依赖于负责运营助产之家的受过培训的助产人员的转诊能力。我们认为,对传统助产士进行有效的临床培训不仅影响农村地区妇女的医疗保健,而且对机构分娩的负担也具有更广泛的影响。

本研究的发现应在其局限性范围内进行解读。我们的研究样本量较小,仅有13名传统助产士参与者。尽管如此,本研究仍能够在参与者接受POWHER学院培训项目前后对其进行追踪,并在较长时间内随访产前保健服务结果,因为最后一个数据收集点是在总临床培训的八个半月时。较小的样本量可能影响了我们对传统助产士研究参与者所执行转诊的统计分析,因为在时间点C的分析样本量约为时间点B和C分析样本量的三分之一。在本已较小的样本量中这一差异可能意味着样本量不足以检测到不准确转诊方面的细微改善。便利抽样可能会引入研究偏倚,但在当前研究中不可避免,因为招募和观察未参加POWHER学院培训项目的传统助产士极为困难。此外,参与者知道自己正在被观察,这可能会无意中影响他们在产前家访期间的行为。当观察员在场时,参与者可能更倾向于实践他们在培训项目中学到的产前保健服务,但这并不能说明传统助产士参与者在常规的无观察家庭访问中会routinely实施这些服务。

尽管存在这些局限性,我们研究的强度和原创性抵消了许多提出的偏见。我们对产前临床护理进行标准化,并通过观察在培训项目前后对产前保健服务进行后续测量,从而提供了一种优于自我报告的直接数据收集方法。

5. 结论

这项研究强调了通过为传统助产士(TBA)实施标准化且持续的临床培训项目来改善产前保健服务(PCS)的可行性。产前检查清单评估工具还提供了一种客观的方法,用于量化TBA的技能,以评估和维持其在资源匮乏环境中的能力。提高TBA的产前临床技能可能使危地马拉农村地区的indigenous妇女以及其他中低收入国家在妊娠和分娩期间依赖或别无选择只能接受家庭护理的妇女受益。

【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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