将综合能源系统随机动态优化问题建模为马尔可夫决策过程,并引入Q学习算法实现该复杂问题的求解。针对Q学习算法的弊端,对传统的Q学习算法做了2个改进:改进了Q值表初始化方法,采用置信区间上界算法进行动作选择。仿真结果表明:Q学习算法在实现问题求解的同时保证了较好的收敛性,改进的初始化方法和采用的置信区间上界算法能显著提高计算效率,使结果收敛到更优解;与常规混合整数线性规划模型相比,Q学习算法具有更好的优化结果。
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