由于离网微电网的不确定性（如可再生能源波动、负荷突变），转移概率难以通过解析模型精确描述，因此在 MBRL 框架中，采用数据驱动的近似模型（如高斯过程回归 GPR、神经网络 NN）拟合转移概率，通过历史运行数据（s,a,s'）训练模型，实现对状态演变的预测。以某偏远地区的离网微电网项目（装机容量：光伏 100kW、风电 50kW、储能 150kWh，负荷类型：居民负荷 60kW、农业灌溉负荷 40

由于离网微电网的不确定性（如可再生能源波动、负荷突变），转移概率难以通过解析模型精确描述，因此在 MBRL 框架中，采用数据驱动的近似模型（如高斯过程回归 GPR、神经网络 NN）拟合转移概率，通过历史运行数据（s,a,s'）训练模型，实现对状态演变的预测。以某偏远地区的离网微电网项目（装机容量：光伏 100kW、风电 50kW、储能 150kWh，负荷类型：居民负荷 60kW、农业灌溉负荷 40

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