基于深度强化学习的轨交飞轮储能系统能量管理

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摘  要：随着城市化进程的加速和公共交通系统的发展，地铁系统的运营效率和能源利用效率受到越来越多的关注。飞轮储能技术凭借其高功率循环能力，为轨道交通系统的能源利用问题提供新的解决方案。该文采用马尔科夫决策过程来描述单飞轮储能系统的能量管理问题，并使用基于深度Q网络的强化学习算法来学习最优的充放电阈值动态调整策略。（剩余6466字）

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