离网微电网的终身控制问题涉及两个主要任务：对微网设备的状态进行估计，以及通过预测未来消费量和可再生能源的生产量来考虑系统的不确定性进行运行规划。有效的控制策略需要应对随时间变化的各种挑战，特别是在动态变化环境中保持系统的稳定性和高效运行。

本文提出了一个基于模型强化学习的开源框架，用于农村电气化离网微电网的建模。该框架将离网微电网的终身控制问题转化为一个马尔可夫决策过程，旨在通过强化学习应对不同类型的变化，包括渐进式和突发性变化。通过这一方法，可以有效应对动态变化对微电网运行带来的不确定性。

该框架所提出的模型强化学习算法，能够在系统动态快速变化的环境中展现出优越的泛化能力、良好的传输能力和鲁棒性。与基于规则的传统策略以及采用前瞻功能的模型预测控制器相比，这种基于模型的强化学习算法能够更好地应对微电网控制中常见的复杂不确定性。

在具体应用中，需要注意算法的适配性以及与现有微电网硬件和控制系统的兼容性。通过与其他控制方法进行比较，本研究验证了该强化学习算法在动态微电网环境下的有效性和优势，尤其在处理快速变化的负荷需求和可再生能源波动时，展示了较高的控制性能和灵活性。