| 注册
首页|期刊导航|中国电机工程学报|基于深度强化学习技术的光伏–固体氧化物燃料电池混合能源系统多场景控制

基于深度强化学习技术的光伏–固体氧化物燃料电池混合能源系统多场景控制

宋雨桐 陈涛 高赐威 宋梦 胡秦然

中国电机工程学报2022,Vol.42Issue(22):8129-8139,中插8,12.
中国电机工程学报2022,Vol.42Issue(22):8129-8139,中插8,12.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.211948

基于深度强化学习技术的光伏–固体氧化物燃料电池混合能源系统多场景控制

Deep Reinforcement Learning-based Multiple Scenario Control Strategy for PV-SOFC Hybrid System

宋雨桐 1陈涛 1高赐威 1宋梦 1胡秦然1

作者信息

  • 1. 东南大学电气工程学院,江苏省南京市 210096
  • 折叠

摘要

关键词

固体氧化物燃料电池/混合能源系统/深度强化学习/DDPG算法/能量管理策略

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

宋雨桐,陈涛,高赐威,宋梦,胡秦然..基于深度强化学习技术的光伏–固体氧化物燃料电池混合能源系统多场景控制[J].中国电机工程学报,2022,42(22):8129-8139,中插8,12.

基金项目

国家自然科学基金项目(52107079,52007030,51907026). (52107079,52007030,51907026)

中国电机工程学报

OA北大核心

0258-8013

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文