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面向多种可再生能源接入的微能源网，提出一种基于深度强化学习的能量管理与优化方法。该方法利用深度Q网络(DQN)学习预测负荷、可再生能源功率输出和分时电价等环境信息，并通过习得的策略集进行能量管理。该智
代码主要实现了基于合作型Stackelberg博弈的微网动态定价与优化调度策略。通过引入差别定价和风险管理的概念，建立了一个双层能源管理框架。在上层，零售商动态制定定价模型，旨在最大化社会福利。在下层
针对电动汽车充换储一体化电站(CSSIS)与微电网所有权不同的微电网经济运行问题,建立基于Stackelberg博弈的双层优化调度模型。上层微电网作为领导者,以自身收益最大为目标函数,制定与下层CSS
Femtocell双层 网络中基于 Stackelberg博弈的节能功率控制算法
共享储能与综合能源微网的结合具有一定的创新性。在共享储能的背景下，考虑微网运营商与用户聚合商之间的博弈关系，实现微网收益和用户收益的均衡。采用主从博弈的方法，微网运营商制定价格策略，用户聚合商改变用能
天然气系统与电力系统的时间响应特性之间存在显著差异,若在综合能源系统优化调度模型中进一步融入天然气系统动态潮流模型,则能够更精确地描述其实际运行状态。为此,建立了考虑气网动态过程的电力-天然气耦合系统
提出了双层协调调度的方法——计划调度层和实时调度层来解决微电网孤网实时能量优化管理的问题。计划层是基于不可控微电源功率预测的主要考虑微电网经济性的调度方法;实时层是在计划层的基础上对不可控微电源实际功
基于双层博弈的交通方式选择pdf,基于双层博弈的交通方式选择
共享储能与综合能源微网协同优化 本研究聚焦于共享储能与综合能源微网的协同优化运行。研究构建了微网运营商、共享储能服务商以及用户聚合商的优化运行模型，并深入分析了微网运营商与用户聚合商之间的博弈关系。
主要内容代码主要做的是电热综合能源系统的动态定价问题采用是主从博弈方法上层领导者问题上以综合能源系统整体的收益作为目标函数考虑电价以及热价等相关约束在下层跟随者模型上以用户用能满意度最高为目标函数构建
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