1、“.....当光伏发电量大于负荷需求时，先由智能体控制器控制蓄电池进行充电，多余的电量储存在超级电容中，以年度运行收益为目标，由智能体决策出蓄电池的控制策略。参考文献电池充电效率表示电池放电效率。年度运营收入要使得复合储能微网控制效果最好，本文以年度运营收益最大值为目标。仿真试验和分析图是典型日无光伏预测量信息的场景......”。

2、“.....由图可在状态处的期望值定义为状态动作值函数若已知，则最优策略可通过直接最大化来决定，即状态集合负荷量，光伏发电量，电池电量个状态的场景加入光伏预测发电量的场景动作空间本文将动作空间划分成个数值，即。其中本文针对微电网种的复合储能，使用了强化学习方法来管理储能，将电池的充放电状态描述为马尔可夫决策过程......”。

3、“.....马尔科夫决策模型建立描述基于马尔科储能方式。超级电容器维护工作量小，可靠性高，充放电速度快，循环寿命长，但是超级电容器价格贵，容量小，不适用于长期储能的情况。基于强化学习的复合储能微电网控制技术论文原稿。文献已经通过使用强化学，。基于强化学习的复合储能微电网控制技术论文原稿。本文针对微电网种的复合储能，使用了强化学习方法来管理储能......”。

4、“.....典型日加入光伏预测量信息的场景，由图可知，随着智能体观测量的增加，调度控制策略越好，收益相应越高。可以看到图取得了最好的控制效果。蓄电池年度存储电量和微电网年度运营收入指标如下表。电池电量表示超级基于强化学习的复合储能微电网控制技术论文原稿习多代理系统的框架来控制微电网。和传统的调度策略算法不同，强化学习算法是种无模型调度方法......”。

5、“.....并通过最大化累计奖赏获得最优控制策略。先验知识和模型，智能体与环境交互学习系统的模型，并通过最大化累计奖赏获得最优控制策略。复合储能结构储能形式多种多样，蓄电池是分布式电源中应用最为广泛，技术最为成熟，容量也比较大，储能过程比较稳定的间本文将动作空间划分成个数值，即。其中表示蓄电池充电，表示蓄电池放电，表示蓄电池保持闲置......”。

6、“.....当智能体对超级电容动作后，蓄电池的充放电状态会相应变化。奖励函数示为指不策过程，利用智能体通过不断与环境交互获得最优的微电网复合储能调度策略。文献已经通过使用强化学习多代理系统的框架来控制微电网。和传统的调度策略算法不同，强化学习算法是种无模型调度方法，它不需要系统的，电容电量变化的曲线，动作值表示蓄电池充放电动作，当光伏发电量大于负荷需求时......”。

7、“.....多余的电量储存在超级电容中，以年度运行收益为目标，由智能体决策出蓄电池的控制策略。参能满足净电力需求的部分，当时。式中表示电池充电效率表示电池放电效率。年度运营收入要使得复合储能微网控制效果最好，本文以年度运营收益最大值为目标。仿真试验和分析图是典型日无光伏预测量信息的场景......”。

8、“.....累计回报在状态处的期望值定义为状态动作值函数若已知，则最优策略可通过直接最大化来决定，即状态集合负荷量，光伏发电量，电池电量个状态的场景加入光伏预测发电量的场景动作空高微电网的经济效益，是微电网经济调度的重要手段。基于强化学习的调度策略实现深度卷积神经网络图为神经网络结构图。卷积层处理时间序列，卷积的输出以及其他输入作为完全连接层的输入，然后通过输出层输......”。

9、“.....基于强化学习的调度策略实现深度卷积神经网络图为神经网络结构图。卷积层处理时间序列，卷积的输出以及其他输入作为完全连接层的输入知，随着智能体观测量的增加，调度控制策略越好，收益相应越高。可以看到图取得了最好的控制效果。蓄电池年度存储电量和微电网年度运营收入指标如下表。电池电量表示超级电容电量变化的曲线......”。