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摘要。本研究探讨了使用强化学习 (RL) 技术作为动态控制机制来增强智能电网系统中的储能管理。该研究旨在通过分析模拟智能电网场景中不同时间间隔收集的数据来优化储能操作的效率。对储能状态的评估显示，储能数量呈持续上升趋势，各个时间间隔的累计增长率为 30%。对电网供需的检查表明，能源持续不足，平均缺口为 15%，无法满足系统的要求。通过使用强化学习 (RL) 方法，该系统的累积奖励显著提高了 450%，证明了其获取知识和随时间调整行为的能力。该系统的行动表明战略发生了有目的的转变，75% 的实例涉及充电程序，强调了对节能和储能积累的承诺。尽管方法有所转变，但电网需求和供应之间的持续差距需要实施更精确的技术来实现有效的能源管理。研究结果强调了使用强化学习 (RL) 管理智能电网中能源存储的有效性。这种方法通过相应地改变行动来提高能源储备并优化能源存储。这些见解有助于推进自适应能源管理战略，从而发展可持续和有弹性的智能电网基础设施。
基于强化学习的智能电网储能管理
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