摘要
本发明提出一种基于深度强化学习的储能船舶能源运输调度方法,所述调度方法基于包含AES的岛屿‑渔排‑海岸能源运输模型,通过以全电力船舶AES将海岸处换电站或岛屿处的储能电池运送至渔排来进行能源调度,并利用基于多批次前向传播的参数化双深度Q网络的深度强化学习方法进行求解,获得能源运输模型所需的能源运输策略;本发明在实际应用中面对时间和资源限制时,能够提供有效的近似最优解,能够适用于更大规模能源运输问题的求解。
技术关键词
移动式储能电池
运输调度方法
储能船舶
能源运输模型
船用动力电池
移动式电池
地点
深度强化学习方法
渔排
深度Q网络
算法
决策
充放电功率
柴油发电机组