【摘 要】
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针对综合能源系统中可再生能源和负荷的不确定性，提出一种基于深度强化学习的优化调度方法。首先，阐述了深度强化学习方法的基本原理；然后，提出了基于深度强化学习的综合能源系统优化调度模型，并对其中的状态空间、动作空间和奖励函数进行设计；继而，设计了基于异步优势策略梯度算法的模型求解流程；最后，通过算例仿真验证表明，所提方法能自适应源、荷不确定性，达到与传统数学规划方法相近的优化效果。
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针对综合能源系统中可再生能源和负荷的不确定性，提出一种基于深度强化学习的优化调度方法。首先，阐述了深度强化学习方法的基本原理；然后，提出了基于深度强化学习的综合能源系统优化调度模型，并对其中的状态空间、动作空间和奖励函数进行设计；继而，设计了基于异步优势策略梯度算法的模型求解流程；最后，通过算例仿真验证表明，所提方法能自适应源、荷不确定性，达到与传统数学规划方法相近的优化效果。
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