经过转换，深度神经网络能够以一种紧凑且高效的方式表示 Q 函数，使得智能体可以在大规模的状态和动作空间中快速学习和决策，极大地拓展了强化学习在复杂现实场景中的应用范围。借助于强化学习框架、Q 学习及 DQN 算法的基础理论，分析经验回放与冻结参数机制对 DQN 性能的提升作用，最终以经济性为导向，实现微能源网的能量管理与优化。强化学习是指从环境状态到动作策略集的学习，以使得动作从环境中获得的累计奖

该程序复现了《含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型》-孟晓丽完整模型，包括第 1 阶段为 DG 优化调度阶段和第 2 阶段为无功优化阶段。

该程序参考《基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测》和《基于动态交通信息的电动汽车充电需求预测模型及其对配网的影响分析》文献模型，考虑私家车、出租车和共用车三类交通工具特性和移动负荷特性，实现了基于动态交通信息的电动汽车充电负荷时空分布预测。将负荷预测情况和33节点配电网络进行结合，形成交通网-配电网交互模型，采用牛拉法进行潮流计算。程序采用matlab编写，注释清晰，方便学习！很多文献都

之前分享了含sop的配电网优化模型，链接,很多同学在咨询如何增加储能约束，并进行多时段的优化，本次拓展该部分功能，在原代码的基础上增加储能模型，以IEEE33节点为研究对象，在8节点增加储能，并且在7、10、24、27节点配置光伏，在13和30节点配置风电，储能不仅满足功率约束，同时需要满足soc约束条件。

目录一、充电概率分布二、日行驶里程​三、无序充电负荷模型​四、蒙特卡洛法分析一、充电概率分布代码如下：us=17.6;ds=3.4;fs1=@(x)1/(ds*(2*pi)^0.5).*exp(-(x-us).^2./(2*ds^2));%us-12~24fs2=@(x)1/(ds*(2*pi)^0.5).*exp(-(x+24-us).^2./(2*ds^2));%0~us-12xs1=lins

目录一、充电概率分布二、日行驶里程​三、无序充电负荷模型​四、蒙特卡洛法分析一、充电概率分布代码如下：us=17.6;ds=3.4;fs1=@(x)1/(ds*(2*pi)^0.5).*exp(-(x-us).^2./(2*ds^2));%us-12~24fs2=@(x)1/(ds*(2*pi)^0.5).*exp(-(x+24-us).^2./(2*ds^2));%0~us-12xs1=lins

负荷需求响应模型种类较多，有电价型和激励型等类型，本次和大家分享一个基于Logistic函数的负荷转移率模型，该模型属于电价型，由于该方法使用的较少，从创新方面给了大家更广阔的空间。......

本程序参考文章《冷热电气多能互补的微能源网鲁棒优化调度》-邹云阳的模型，但是并未实现鲁棒部分功能，整体程序实现了基本的冷热电气多能互补微网的优化调度，两个主程序分别实现了经济成本最优和碳排放最优化，包括的设备有风光、微燃气轮机、余热锅炉、燃气锅炉、吸收式制冷机、电制冷机、P2G等，并考虑了温度负荷“储能”特性，代码注释清楚，适合初步学习综合能源方向的小白，采用matlab+cplex。