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摘要 - 快速移动的城市化和城市的数字过渡的融合要求释放智能能源管理，效率符合可持续性和降低碳足迹，同时为城市居民提供高质量的生活标准。传统解决方案通常发现，考虑到能源的固有背景，各种需求以及不断变化的基础设施要求，处理能源的城市消费的强度和可变性几乎是不切实际的。作为针对挑战的建议解决方案，基于深度学习的预测分析（RLPA）的发展是为了解决为现代城市优化能源的问题。强化学习（RL）是机器学习的一个分支，用于使自主优化AI代理通过顺序决策中的相互作用来学习环境中的策略。加上预测分析时，此类系统可以帮助实时能源预测，能源的分配以及网格稳定性，以实现更具适应性和成本效益的能源系统。本文研究了基于RL的预测分析对最大程度地降低智能城市能源消耗的变革效应，重点是增强需求端的能源管理，最终促进了可靠的可再生能源在分布式网格中的可靠整合并提高网格复原力。一项详细的调查奠定了典型的增强学习模型，例如Q学习，深Q网络（DQN）和参与者 - 批评算法，以评估其在大规模解决能源优化挑战方面的实际实用性。此外，在研究中处理了智能城市基础架构中RL实施，调整智能电网，物联网驱动的能源管理系统以及需求响应计划。本文提出的方法论需要比较在实际实施智能城市项目中使用强化学习以在节能领域的效率，负载
通过强化学习的智能城市优化基于学习的预测分析
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