内容概要：本文详细介绍了基于混合整数线性规划(MILP)和双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的用户侧储能系统优化运行策略。该策略旨在解决深度强化学习在储能控制中难以严格满足运行约束的问题。通过MILP确保动作的可行性，利用TD3进行优化决策，研究建立了考虑电池退化成本的运行优化模型。文章提供了详细的代码实现，包括环境建模、MILP求解器、TD3算法、增强型MILP求解器、完整训练流程、性能对比分析以及实时调度测试。此外，还深入分析了核心创新点，如约束处理机制和成本优化，并展示了算法的完整实现过程。 适合人群：具备一定编程基础，对储能系统优化、深度强化学习和混合整数线性规划感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①研究和开发用户侧储能系统的优化运行策略；②理解和应用MILP和TD3结合的技术来提升储能系统的运行效率和降低成本；③评估不同算法（如TD3和MILP-TD3）在储能控制中的性能差异。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还给出了详细的代码实现，便于读者复现实验结果。文中强调了关键实现细节，如电池退化成本模型、严格的约束处理机制以及完整的性能评估指标。通过这些内容，读者可以深入了解并实践基于MILP-TD3的储能系统优化方法。

大量电动汽车(EVs)无序充放电会影响电力系统的安全与经济运行。随着EVs渗透率的逐步提高，研究EVs的有序充放电策略就具有实际意义。首先，在考虑EV充放电可调度时间与可调度电量、用户参与意愿因素的基础上，提出EV可转移充放电量裕度的概念，用于量化充放电量的调度灵活性。构建了计及可转移充放电量裕度的EVs充放电实时调度模型。其次，针对每个调度时段，该模型分两步求取EV充放电调度计划：第一步构建以调度时间区间内的系统总负荷水平的方差最小化为目标的二次规划模型，以求取当前时段EVs总的充电和放电功率；第二步发展以未参与充放电的EVs的可转移充放电量裕度最大化为目标的整数规划模型，求取满足第一步所求EVs总的充电和放电功率要求的充放电调度计划。然后，采用YALMIP/CPLEX高效求解器求解所构建的优化模型。最后，采用算例对所提EV充放电调度策略的有效性进行了验证，仿真结果表明所提EV充放电调度策略较EV随机充放电可明显改善负荷轮廓。

人工智人-家居设计-高速公路日常养护智能管理体系设计及实时调度算法研究.pdf

实时调度最早截止时间优先算法.doc

安全技术-网络信息-片上网络有环通信集的实时调度研究.pdf

常用的几种实时调度算法 (1)．最早截止时间优先算法(EDF) 该算法要求在系统中保持一个实时任务就绪队列，该队列按各任务截止时间的早晚排序；具有最早截止时间的任务排在队列的最前面。调度程序总是选择就绪队列中的第一个任务，为之分配处理机，使之投入运行。

基于任务同步及节能的实时调度算法.pdf

含本人实验报告，有具体流程图，实验课上写的，有更好的想法可以提出，大家一起学习，赚点积分不容易 C语言编写，调试过可运行，含实验报告，含具体流程图 ，有注释和变量解释，环境为VS2008

抢占式实时调度算法的实现。在该实验中有两个周期性任务A、B，A的周期时间为20ms,每个周期的处理时间为10ms；任务B的周期时间为50ms，每个周期的处理时间为25ms。 在t=0是，A1和B1同时到达，由于A1的截止时间比B1早，故调度A1执行；在t=10时，A1完成，又调度B1执行；在t=20时，A2到达，由于A2的截止时间比B2早，B1被中断而调度A2执行；在t=30时，A2完成，又重新调度B1执行；在t=40时，A3到达，但B1的截止时间要比A3早，仍执行B1，在t=45时，B1执行完，再调度A3执行；在t=55时，A3完成，调度B2执行。该实验将最早截止时间优先算法用于抢占调度方式。在该实验中，定义了两个开关来判断两个任务是中断还是调度执行。