包含光伏储能系统: 风电+光伏+蓄电池储能，用于储能策略研究+MPPT

模拟与分析由风能和太阳能光伏系统组成的混合能源系统。 风能和太阳能光伏系统接入公共负载通过 DCIDC 升压转换器。 一般来说，在低辐射光伏阵列系统逆变器提供的电压低于额定电压电压，影响电能质量。 它是通过使用克服的电池储能系统。 在单机模式下转换器需要保持恒定的电压和频率无论负载不平衡或电流质量如何， 如果负载是非线性的，则可能会严重失真。 建模和模拟混合系统以及 PI 控制器是使用MA TLAB / SIMULINK完成。 仿真结果表明拟议的混合系统有可能满足孤立系统的电力需求。

这是一篇论文，作者：陈前斌 谭颀 魏延南 贺兰钦 唐伦。 摘 要：针对面向混合能源供应的 5G 异构云无线接入网(H-CRANs)网络架构下的动态资源分配和能源管理问 题，该文提出一种基于深度强化学习的动态网络资源分配及能源管理算法。首先，由于可再生能源到达的波动性 及用户数据业务到达的随机性，同时考虑到系统的稳定性、能源的可持续性以及用户的服务质量(QoS)需求，将 H-CRANs网络下的资源分配以及能源管理问题建立为一个以最大化服务提供商平均净收益为目标的受限无穷时 间马尔科夫决策过程(CMDP)。然后，使用拉格朗日乘子法将所提CMDP问题转换为一个非受限的马尔科夫决策 过程(MDP)问题。最后，因为行为空间与状态空间都是连续值集合，因此该文利用深度强化学习解决上述 MDP问题。仿真结果表明，该文所提算法可有效保证用户QoS及能量可持续性的同时，提升了服务提供商的平均 净收益，降低了能耗。