Python代码：电池储能 深度强化学习
关键词：BMS DRL
仿真平台：Python Pytorch
主要内容：电池，PV，动态负载，通过PCC连接到主电网。
我们需要控制电池充电/放电计划以降低成本。
DRL用于训练代理。
它是一种简单的无模型、基于策略的深度强化学习（DRL）方法。
策略被表示为行动的概率分布，这使得它非常类似于分类问题，类的数量等于我们可以执行的行动的数量。
Agent将观察值从传递到NN，获得动作的概率分布，并使用概率分布执行随机抽样，以获得要执行的动作。
这在开始时是随机的，但在训练后会有所改善。
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