python代码-基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究
关键词：微能源网；能量管理；深度强化学习；Q-learning；DQN
内容：：面向多种可再生能源接入的微能源网，提出一种基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化方法。
该方法使用深度 Q 网络(deep Q network，DQN)对预测负荷、风 光等可再生能源功率输出和分时电价等环境信息进行学习，通过习得的策略集对微能源网进行能量管理，是一种模型无关基于价值的智能算法。
这段代码主要是一个强化学习的训练程序，包含了环境模型和智能体模型。
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首先，我们来看环境模型部分。这部分代码定义了一个名为NetEnvironment的类，该类表示一个能源系统的环境。在该类的构造函数中，定义了一系列与能源系统相关的参数，如联供发电单元的发电效率、余热回收锅炉的换热效率、换热装置的换热效率等等。还定义了一些与能源系统相关的变量，如光伏的功率输出、风机的功率输出、电负荷、热负荷、冷负荷、电价等等。同时，还定义了一些与环境交互相关的变量，如联合发电单元功率、电网流入微能源网的电功率、蓄电池充放电功率等等。在reset函数中，重置了一些变量的值，以及返回了一个初始的观测值。在get_observation_reward函数中，根据智能体选择的动作，计算了下一个时刻的观测值和奖励值，并返回。在step函数中，根据智能体选择的动作，更新了环境的状态，并返回下一个时刻的观测值、奖励值和是否结束的标志。
接下来，我们来看智能体模型部分。这部分代码定义了一个名为NetAgent的类，该类表示一个强化学习的智能体。在该类的构造函数中，定义了一系列与强化学习相关的参数，如学习率、折扣因子、贪婪度等等。还定义了一些与智能体训练相关的变量，如记忆库、学习步数等等。在_build_net函数中，构建了两个神经网络，一个用于评估当前状态下的动作价值，一个用于评估下一个状态下的动作价值。在store_transition函数中，将当前状态、动作、奖励和下一个状态存储到记忆库中。在choose_action函数中，根据当前状态选择一个动作，并根据贪婪度随机探索或选择最优动作。在learn函数中，从记忆库中随机采样一批样本，利用目标网络计算下一个状态的动作价值，利用评估网络计算当前状态的动作价值，并更新评估网络的参数。
最后，在主程序中，创建了一个NetEnvironment对象和一个NetAgent对象，并调用policy_train函数进行训练。在policy_train函数中，进行了多个回合的训练，每个回合中，根据当前观测值选择一个动作，与环境交互，更新智能体的参数，并记录奖励值。最后，将奖励值保存到文件中，并绘制了一些图形展示。
这段代码涉及到的知识点主要包括强化学习、神经网络、环境模型和智能体模型等。强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的方法。神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的数学模型，用于近似值函数。环境模型是对问题的描述，包括状态空间、动作空间、状态转移函数和奖励函数等。智能体模型是对智能体的描述，包括策略、值函数和学习算法等。
以下是一个符合您要求的Python代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class NetEnvironment:
def __init__(self, params):
self.params = params
# 初始化环境参数
self.power_output = 0
self.electric_load = 0
self.heat_load = 0
self.cool_load = 0
self.grid_power = 0
self.battery_power = 0
# ...
def reset(self):
# 重置环境状态
self.power_output = 0
self.electric_load = 0
self.heat_load = 0
self.cool_load = 0
self.grid_power = 0
self.battery_power = 0
# 返回初始观测值
return self._get_observation()
def _get_observation(self):
# 根据环境状态生成观测值
observation = [self.power_output, self.electric_load, self.heat_load, self.cool_load]
return observation
def get_observation_reward(self, action):
# 根据智能体选择的动作计算下一个时刻的观测值和奖励值
# 更新环境状态
# ...
observation = self._get_observation()
reward = 0 # 根据具体情况计算奖励值
done = False # 根据具体情况判断是否结束
return observation, reward, done
def step(self, action):
# 根据智能体选择的动作更新环境状态，并返回下一个时刻的观测值、奖励值和是否结束的标志
observation, reward, done = self.get_observation_reward(action)
return observation, reward, done
class NetAgent:
def __init__(self, params):
self.params = params
# 初始化智能体参数
self.memory = []
self.learn_step = 0
# ...
def _build_net(self):
# 构建神经网络
# ...
def store_transition(self, state, action, reward, next_state):
# 存储样本到记忆库
self.memory.append((state, action, reward, next_state))
def choose_action(self, state):
# 根据当前状态选择动作
# 根据贪婪度随机探索或选择最优动作
action = np.random.choice(self.params['actions'])
return action
def learn(self):
# 从记忆库中随机采样一批样本
# 利用目标网络计算下一个状态的动作价值
# 利用评估网络计算当前状态的动作价值
# 更新评估网络的参数
# ...
def policy_train(env, agent, num_episodes):
rewards = []
for episode in range(num_episodes):
state = env.reset()
total_reward = 0
done = False
while not done:
action = agent.choose_action(state)
next_state, reward, done = env.step(action)
agent.store_transition(state, action, reward, next_state)
state = next_state
total_reward += reward
agent.learn()
rewards.append(total_reward)
# 保存奖励值到文件
np.savetxt('rewards.txt', rewards)
# 绘制奖励曲线
plt.plot(rewards)
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Total Reward')
plt.show()
# 创建环境对象和智能体对象
env_params = {'param1': value1, 'param2': value2, ...}
env = NetEnvironment(env_params)
agent_params = {'param1': value1, 'param2': value2, ...}
agent = NetAgent(agent_params)
# 进行训练
num_episodes = 100
policy_train(env, agent, num_episodes)
请注意，上述代码仅为示例，其中的具体实现细节需要根据您的实际需求进行调整和完善。
