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基于非线性规划算法实现能量调度
在使用深度强化学习算法(Deep Reinforce Learning,DRL)舶能量调度问题中,对智能体调度的结果难以判断,因此需要给出一个基准最优解,使得对智能体的调度结果能做出正确的评价,有助于增强DRL能量调度算法的说服力,同时对DRL能量调度算法的改进具有引导作用。本代码基于python,使用
groubi
求解器,建立了电力系统能量调度模型,并使用非线性规划算法求出了经济性最低的能量调度方式。本代码适合电力系统初学者学习。
2022-09-24 16:00:40
9KB
python
能量调度
电力系统
groubi
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