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基于强化学习的蓄电池储能系统的优化控制
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基于强化学习的蓄电池储能系统的优化控制
论文目录
 
致谢第1-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-15页
第一章 绪论第15-25页
　　1.1 研究背景与意义第15页
　　1.2 微网第15-20页
　　　　1.2.1 微网的概念第15-16页
　　　　1.2.2 微网的基本结构第16-17页
　　　　1.2.3 微网的研究现状第17-19页
　　　　1.2.4 微网的通信技术第19-20页
　　1.3 强化学习第20-22页
　　　　1.3.1 强化学习的基本原理及特征第20-21页
　　　　1.3.2 强化学习的主要算法第21-22页
　　1.4 储能系统的研究现状第22-24页
　　1.5 论文内容及组织结构第24-25页
第二章 蓄电池储能系统及建模方法第25-36页
　　2.1 储能系统的相关技术第25-29页
　　　　2.1.1 分布式发电技术第25-28页
　　　　2.1.2 储能技术第28-29页
　　2.2 蓄电池储能系统的系统概述第29-31页
　　2.3 SMDP与MDP第31-34页
　　　　2.3.1 半Markov决策过程第32-33页
　　　　2.3.2 Markov决策过程第33-34页
　　2.4 等价Markov决策过程第34-35页
　　2.5 本章小结第35-36页
第三章 基于SMDP的蓄电池储能系统的优化控制第36-48页
　　3.1 Markov链第36页
　　3.2 BESS系统的分析模型第36-39页
　　　　3.2.1 基本的符号和概念第36-37页
　　　　3.2.2 系统矩阵和性能函数第37-39页
　　3.3 BESS系统的优化方法第39-43页
　　　　3.3.1 理论优化方法第39-40页
　　　　3.3.2 Q学习算法第40-41页
　　　　3.3.3 Sarsa算法第41-43页
　　3.4 实验结果第43-47页
　　3.5 本章小结第47-48页
第四章 基于动态规划的电动车蓄电池系统的优化控制第48-54页
　　4.1 V2G系统的研究现状第48-49页
　　4.2 物理模型第49-50页
　　4.3 数学模型第50-51页
　　4.4 优化算法第51-53页
　　　　4.4.1 动态规划算法第51-52页
　　　　4.4.2 策略迭代算法第52页
　　　　4.4.3 基于策略迭代的动态规划算法第52-53页
　　4.5 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
　　5.1 本文总结第54页
　　5.2 展望第54-56页
参考文献第56-60页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第60-61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。
 
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