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摘要
局域能源微网是一种区域性的能源自治组织，由于能源互联网的整体建设具有时间跨度长和区域协调复杂的特点，局域能源微网是现阶段能源互联网建设的核心。局域能源微网能够从可再生资源中产生有限的能量，并负责区域内用户的需求。但是由于可再生能源发电和用户需求的随机性和波动性，每个局域微网必须对能量进行优化管理和调度。这要求能够合理的安排用户的需求，以及能够处理好相邻微网之间的交易。通常，局域能源微网之间的电力交易由广域中央电网进行定价。针对用户需求、电池储能、能源调配和动态定价提出了一种新的方法，利用一种新的深度Q学习算法，通过创建两个独立的神经网络实现对能源微网的调度优化。通过广泛的实证评估表明，提出的框架更有利于大多数能源微网，另外提供了详细的结果分析。
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