基于近端策略优化的深层强化学习方法在乳制品农场中的电池管理

乳制品农场消耗大量电力用于其运营，本研究致力于通过最大化可再生能源的利用率来提高能源效率并减轻对环境的影响。本研究探讨了使用近端策略优化(PPO)这种深层强化学习算法(DRL)来增强乳制品农场电池管理的应用。我们根据算法减少对电网依赖的能力评估了算法的有效性，突出了DRL用于增强乳制品农场能源管理的潜力。使用真实世界数据，我们的结果表明，PPO方法在减少来自电网的电力导入方面优于Q学习1.62%。这一显著的改进凸显了深度强化学习算法在提高乳制品农场能源效率和可持续性方面的潜力。