在能源系统中，面对多样化的能源需求（如电力、热力、冷需求）和不确定的可再生能源供应（如风电、光伏），如何实现能源的高效调度成为一个重要问题。满足能源需求：保证电力、热力和冷需求的实时供应。优化储能设备使用：合理利用储能设备（如电池）进行充放电。碳捕集与成本控制：在满足低碳目标的同时，降低碳捕集设备的运行成本。传统方法往往基于线性规划或动态规划，难以应对系统的非线性、不确定性和高维特性。

因为本人在配置GPU时无论如何创建python环境，切换cuda和torch等版本对应都无法解决识别问题，然后在一个外文论坛中找到此方案，故分享。以上解决方案可解决多数问题，如果是学校或个人用电脑可以考虑搭建Anocanda，可以快速搭建环境。

能源优化问题转强化学习目前还处于学术探讨阶段，有相关的文献，也有一些课题组正在研究，但我在工业界的了解（电力系统相关），没有出现过已经落实的方案。

在Python中通过Cplex求解器对简单微网多状态建模求解（入门版），欢迎学习讨论。

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