标题：深度强化学习算法在能源系统优化调度中的性能比较
摘要：
深度强化学习(DRL)算法具有数据驱动和无模型特性，适合应对由于可再生能源发电引入的不确定性
不断提高的问题。为了同时处理能源系统的运营成本和技术限制，DRL 算法在设计奖励函数时需要进
行权衡。这些权衡引入了额外的超参数，从而影响了 DRL 算法的性能和提供可行解决方案的能力。本
文将对 DDPG、TD3、SAC 和 PPO 等不同的 DRL 算法进行性能比较，旨在公平地评估它们在能源系统
优化调度问题中的表现。
1. 引言
随着可再生能源发电的普及，能源系统优化调度问题变得愈发复杂。传统的数学规划模型在处理不确
定性和实时性方面存在一定的局限性，因此引入 DRL 算法成为解决方案。本文旨在研究不同的 DRL
算法，评估它们在能源系统优化调度中的性能。
2. 能源系统优化调度问题
能源系统优化调度问题旨在同时满足能源系统的运营成本和技术限制。其中，发电需求功率平衡是其
中一个重要的技术限制。在引入可再生能源发电后，能源系统需求的不确定性水平不断提高，这增加
了能源系统优化调度的难度。
3. 深度强化学习算法
深度强化学习算法具有数据驱动和无模型特性，适合解决由于不确定性提高而引起的能源系统优化调
度问题。DRL 算法通过学习数据中的潜在规律，自动调整决策策略以优化能源系统的性能。DDPG、
TD3、SAC 和 PPO 是常用的 DRL 算法。
4. DRL 算法的性能比较
本文选取 DDPG、TD3、SAC 和 PPO 这四种 DRL 算法，通过对它们在能源系统优化调度中的性能进行
比较，评估它们的表现。实验结果显示，与数学规划模型相比，这些 DRL 算法能够提供实时的高质量
解决方案，即使在看不见的操作场景中也是如此。然而，在峰值消耗较大的情况下，这些算法未能提
供可行的解决方案，这可能会对实际应用造成一定的影响。
5. 结论
本文对 DDPG、TD3、SAC 和 PPO 等 DRL 算法在能源系统优化调度问题中的性能进行了比较。实验结
果表明，这些 DRL 算法能够提供实时的高质量解决方案，但在峰值消耗较大的情况下，可能无法提供
可行的解决方案。因此，在实际应用中需要综合考虑 DRL 算法的优势和局限性，选择合适的算法来解
决具体的能源系统优化调度问题。
6. 参考文献
(此处省略)
