面向微能源网系统，采用经历回放机制和冻结网络参数机制提升深度强化学习算法的性能，并通过深度神经网络储存策略集解决传统强化学习的维数灾难，实现对微能源网的能量管理与优化，有效解决了具有随机性和间歇性的面向可再生能源的微能源网运行优化所面临的建模困难、传统算法运行收敛较慢难以满足实时优化要求以及系统开放性等问题。程序深入阐述强化学习的框架、Q学习算法和深度Q网络（DQN）算法的基础理论的基础上，分析了

本原创程序提出的ZOA-PCNN-AT-SVM故障识别模型还没有人写！在此基础上进一步对参考模型进行多重改进，程序注释清晰，干货满满，下面对文章和程序做简要介绍！

SMA 黏菌优化算法，于2020年发表在SCI的1区Top期刊《Future Generation Computer Systems》上。利用该计算机1区Top算法对对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数如：卷积核大小、BiGRU单元个数、学习率等进行优化。

MRMR）是一种用于特征选择的方法。该方法旨在找到最相关的特征集，同时最小化特征之间的冗余，以提高模型的性能和泛化能力。我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型目前还没人写哦。

结合文献一的ResNet18模型和文献二的MTF模型，提出基于MTF和改进ResNet结合注意力机制的迁移学习故障识别程序： MTF-ResNet-SMA迁移学习故障识别程序，创新点十足，足够支撑一篇高水平学术论文，毕业设计等更是信手拈来。

然后，充分利用需求响应和新能源出力的历史数据，构建数据驱动的两阶段分布鲁棒新能源优化配置模型，其中第一阶段确定新能源的投资方案，第二阶段模拟投入新能源后的系统运行， 并同时考虑不确定性概率分布置信集合的1-范数和∞-范数约束；本程序参考了3篇电力系统TOP-EI期刊，将目前的热点研究数据驱动结合综合综合能源系统，利用分布鲁棒处理不确定性问题，程序中算例丰富，注释清晰，干货满满，小编非常推荐这个程序

基于放电深度与等效全循环模型的核心思路是，将不同深度的充放电循环转换为等效的100%放电深度循环，并在此基础上限制每日的等效全循环数，从而确保电池储能的循环寿命不低于浮充寿命年限。该模型的应用可以保证电池在预定的寿命周期内正常运行，从而使电池的实际日历寿命等同于其浮充寿命。本程序首先讨论了电池寿命的影响机理与模型，对基于交换功率和基于放电深度两类模型进行了建模与比较，并将两类电池寿命模型内嵌到电力

CNN-LSTM-Attention模型首先通过CNN层来捕捉输入序列的空间特征，然后通过LSTM层来捕捉时间相关性，最后通过Attention层来更好地理解序列内部的关联。适用于，风速，光伏功率，发电功率预测，海上风电预测，碳价预测等等。

MRMR）是一种用于特征选择的方法。该方法旨在找到最相关的特征集，同时最小化特征之间的冗余，以提高模型的性能和泛化能力。我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型目前还没人写哦。

在电力系统碳排放流分析理论的基础上，进一步分析了碳排放流和电力系统潮流计算之间的异同，以及电力系统碳排放流的影响因素、计算体系和计算思路；结合电力系统潮流计算方法与高等电力网络分析方法，在忽略网损的情况下，建立了电力系统碳排放流的基本计算方法，并通过算例系统验证了该方法的正确性。本程序参考EI论文《电力系统碳排放流的计算方法初探》，文中根据潮流来推算电力系统碳排放流方向，根据电流和电势类比出碳流和