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作者：吕永敬;张涛;李凯文;赵红;
单位：中国科学院大学经济与管理学院;国防科技大学系统工程学院;
摘要：在新能源技术高速发展的背景下，本文提出了一种基于深度强化学习的多目标优化方法，对混合能源系统进行配置和设计。首先，设计了一种基于循环神经网络的深度强化学习方法，对系统配置方案优化过程中计算耗时的目标值进行近似估计，以在线优化的方式实现能源系统运行控制策略的快速求解；其次，以经济性、可靠性、环境效益作为优化指标，采用多目标进化算法对混合能源系统进行优化配置，计算得到满足用户不同偏好的帕累托解集；最后，以离网型混合能源系统作为研究对象验证了该方法的有效性，所提方法明显优于多种传统优化设计方法。
关键词：深度强化学习;;多目标优化;;混合能源系统规划
基金资助：国家自然科学基金面上项目（71972175）;; 国家社会科学基金重大项目（20&ZD075）
