新能源发电系统调度python

### 使用Python实现新能源发电系统调度

#### 方法概述
为了实现新能源发电系统的实时调度，可以采用融合模型与算法的方式[^1]。具体来说，在该领域内，深度强化学习提供了一种有效的解决方案，特别是利用深度Q网络（DQN）或策略梯度方法来进行决策制定[^4]。

#### 实现方案
一种可能的实现方式如下：

- **环境搭建**：首先定义模拟环境，此环境中应包含不同类型的能源生产单元以及它们的状态变化规律；

- **状态空间设计**：对于每一个时间步长t, 定义一个向量s_t来描述整个系统的即时状况；

- **动作集合构建**：确定可选的操作集A={a_0,..., a_n}，这些操作代表了对各个电源设备的具体控制指令；

- **奖励机制设定**：基于实际需求设置合理的奖惩规则r(s,a)，用于评估采取某个行动后的效益；

- **智能体训练**：运用DQN或其他适合的RL算法训练智能代理，使其能够依据当前情况选取最佳行为以获得最大累积收益；

下面给出一段简单的伪代码作为概念验证:

import gym
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from rl.agents.dqn import DQNAgent
from rl.policy import EpsGreedyQPolicy
from rl.memory import SequentialMemory

# 创建自定义环境 (需自行开发)
env = CustomEnergySystemEnv()

nb_actions = env.action_space.n

model = Sequential()
model.add(Dense(24, input_shape=(env.observation_space.shape[0],), activation='relu'))
model.add(Dense(24, activation='relu'))
model.add(Dense(nb_actions, activation='linear'))

memory = SequentialMemory(limit=50000, window_length=1)

policy = EpsGreedyQPolicy()

dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory,
               target_model_update=1e-2, policy=policy)

dqn.compile(optimizer='adam')

history = dqn.fit(env, nb_steps=50000, visualize=False, verbose=2)

scores = dqn.test(env, nb_episodes=100, visualize=False)
print(np.mean(scores.history['episode_reward']))

这段程序展示了如何使用Keras库配合`rl`包创建并训练一个基本形式的DQN智能体去解决简化版的新能原发电商调问题。