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基于深度强化学习的含储能船舶的海岛-海上渔排能源运输策略研究
Energy Transportation Strategy for Island-Marine Fish Farm System with Energy Storage Vessels Based on Deep Reinforcement Learning
朱振山陈豪陈炜龙黄缨惠 · 中国电机工程学报 · 2025年7月 · Vol.45
针对海上渔排与风光资源富余岛屿间的能源交互问题，提出一种包含全电船舶的能源运输策略，并构建考虑移动式储能电池组状态细分的混合动作空间马尔可夫决策过程模型。采用基于多批次前向传播的参数化双深度Q网络求解，通过解耦离散与连续动作提升训练稳定性与收敛性能。仿真结果表明，该方法能有效实现多节点间能量调配，在大规模场景下优于传统深度强化学习方法，具备更强灵活性与优化能力。
解读: 该深度强化学习能源调度技术对阳光电源移动储能业务具有重要应用价值。研究中的混合动作空间MDP模型和参数化双深度Q网络可直接应用于PowerTitan移动储能系统的智能调度，优化多场景间能量转运策略。其电池状态细分建模方法可增强ST系列储能变流器的SOC管理精度，提升电池全生命周期效益。该技术与iSo...