电力系统强化学习的代码

电力系统强化学习是一种应用于电力系统领域的机器学习方法，用于解决电力系统调度、控制和优化等问题。下面是一个简单的电力系统强化学习代码示例：

import numpy as np
import gym

# 定义电力系统环境
class PowerSystemEnv(gym.Env):
    def __init__(self):
        # 初始化电力系统环境参数
        self.action_space = gym.spaces.Discrete(3)  # 动作空间，假设有3个动作可选
        self.observation_space = gym.spaces.Box(low=0, high=1, shape=(4,))  # 状态空间，假设有4个状态

    def reset(self):
        # 重置电力系统环境
        state = np.random.rand(4)  # 随机生成初始状态
        return state

    def step(self, action):
        # 执行动作并返回下一个状态、奖励和是否终止的标志
        next_state = np.random.rand(4)  # 随机生成下一个状态
        reward = np.random.rand()  # 随机生成奖励
        done = False  # 是否终止的标志，这里假设不终止
        return next_state, reward, done, {}

# 定义强化学习算法
class RLAgent:
    def __init__(self, env):
        self.env = env

    def choose_action(self, state):
        action = np.random.choice(self.env.action_space.n)  # 随机选择动作
        return action

    def update(self, state, action, reward, next_state):
        # 更新强化学习模型
        pass

# 创建电力系统环境和强化学习代理
env = PowerSystemEnv()
agent = RLAgent(env)

# 进行强化学习训练
for episode in range(100):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        action = agent.choose_action(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        agent.update(state, action, reward, next_state)
        state = next_state

# 使用训练好的模型进行预测
state = env.reset()
action = agent.choose_action(state)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)

这个代码示例中，我们定义了一个简单的电力系统环境`PowerSystemEnv`，其中包含了状态空间和动作空间的定义，以及环境的重置和动作执行等方法。然后，我们定义了一个强化学习代理`RLAgent`，其中包含了选择动作和更新模型的方法。最后，我们使用环境和代理进行强化学习训练，并使用训练好的模型进行预测。