摘要

本文探讨了在乳品养殖业中应用近端策略优化（PPO）深度强化学习算法来管理电池存储，以提高能源效率和减少对电网电力的依赖。研究通过使用真实世界数据，展示了PPO算法在减少从电网进口电力方面优于Q学习算法1.62%的效果，显著提升了乳品养殖业的能源效率和可持续性。

原理

PPO算法是一种先进的强化学习算法，通过限制策略更新的幅度来提高学习过程的稳定性和效率。该算法利用剪裁目标函数，确保策略更新在合理范围内，避免大幅偏离原有策略。在乳品养殖环境中，PPO算法通过探索定义的状态和动作空间，并根据可再生能源的可用性和电力价格计算奖励，从而优化电池管理策略。

流程

研究设计了一个包含太阳能光伏、特斯拉Powerwall 2.0电池系统、电网和乳品养殖场的环境。PPO算法在该环境中通过优化电池管理，决定何时充电、放电或保持闲置状态。算法的工作流程包括初始化策略和评估网络，收集轨迹数据，计算优势函数，并通过梯度上升优化策略。通过多次迭代，算法逐步学习并优化其决策策略。

应用

该研究展示了PPO算法在乳品养殖业中优化电池管理的潜力，不仅减少了电力成本，还增强了能源系统的可持续性和韧性。未来，该算法可扩展到包括风能发电在内的更多可再生能源系统，并在不同地理区域的乳品养殖业中进行应用和比较。