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资源文件列表:

代码配网微网双层多智体强化学习关键词强.zip 大约有14个文件
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  5. 代码实现强化学习在配网与微网双层协同管理中的应.txt 2.4KB
  6. 代码解析多智体强化学习在配网与微网.txt 1.74KB
  7. 代码解析多智体强化学习在配网与微网双层优化中的运.txt 1.52KB
  8. 代码配网与微网双层多智体强化学.txt 2.18KB
  9. 代码配网微网双层多智体强化学习关键词强化学习.html 12.26KB
  10. 代码配网微网双层多智体强化学习强化学习是一种基.txt 1.69KB
  11. 双层智能能源管理配网与微网的多智体强化学习.txt 2.75KB
  12. 文章标题双层配网微网.html 12.53KB
  13. 标题基于双层强化学习的配电网和微电网.doc 2.11KB
  14. 标题基于多智体强化学习的双层配电网微.doc 2.05KB

资源介绍:

基于多微网与配电系统的双层协调能源管理:多智能体深度强化学习应用与仿真优化,MATLAB代码:配网+微网双层 多智体强化学习 关键词:强化学习 双层 配电网 微电网 参考文档:《Optimal energy management of multi-microgrids connected to distribution system based on deep reinforcement learning》2021 SCI一区复现 程度及难度超过原文 仿真平台:MATLAB 主要内容:本文首先提出了一种基于多微网-配电系统的双层协调最优能源管理(OEM)框架。 在这个框架中,分配系统操作员(DSO)在上层做出决策,而经理们在下层做出自己的决策。 其次,提出了一种基于领导-多追随博弈的交互机制,以DSO为领导者,总经理为追随者的动态博弈来提高双方的效用。 此外,还研究了一种数据驱动的多智能体深度强化学习(DRL)方法来计算OEM问题的斯塔克尔堡平衡。 最后,通过对改进的多mgsIEEE-33测试系统的案例研究,验证了该方法的性能。 通过调度结果验证了计算效率和准确性。 ,强化学习;双层结
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