深度强化学习实战：Stable-Baselines3轻松入门
文章概要：
1. 介绍Stable-Baselines3，复杂的强化学习算法，方便训练智能体。
2. 安装必要的包，PPO库和gym库。
3. 创建CartPole环境环境的观察空间和动作空间。br> 4. 创建PPO模型，设置训练参数，训练体，并保存模型。
5. 加载训练好的模型，进行测试查看智能体的。
6自定义回调函数和调整超参数的方法。
7. 提供实战小任务，鼓励读者尝试更换进行训练。
阅读原文
2. 安装必要的包，PPO库和gym库。
3. 创建CartPole环境环境的观察空间和动作空间。br> 4. 创建PPO模型，设置训练参数，训练体，并保存模型。
5. 加载训练好的模型，进行测试查看智能体的。
6自定义回调函数和调整超参数的方法。
7. 提供实战小任务，鼓励读者尝试更换进行训练。
“新能源控制与工业智能”专栏 | Energies：提高配电网光伏消纳能力的基于深度强化学习的协调电压控制方法
文章概要：
1 由Energ宋冬然副教授主持的新能源控制与工业”专栏专注于人工智能在新能源系统、工业控制方向的应用研究
2. Energies期刊上发表了一篇“Enhancing PV Hosting Capacity of Electricity Distribution Networks Using Deep Reinforcement Learning-Based Coordinated Voltage Control”的研究论文了一种协调控制方案潮流进行管理和精确电压调节，并利用基于深度强化的方法评估增强的HC>3. 该研究两部分：使用双延迟深度确定性策略梯度 (TD3) 算法实现的电压因该方案而增强的HC量化
4. 仿真实验在为28个客户供电的三相低压配电网DIgSILENT PowerFactory模型上开展。实验结果表明，现有5种传统控制算法，提出的具有电压曲线，发生过电压，且电压与标准的
5. 未来的可到中低压组合配电网的，并将配电网的 (例如OLTC、电池储能系统和静态VAR) 纳入协调电压方案
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2. Energies期刊上发表了一篇“Enhancing PV Hosting Capacity of Electricity Distribution Networks Using Deep Reinforcement Learning-Based Coordinated Voltage Control”的研究论文了一种协调控制方案潮流进行管理和精确电压调节，并利用基于深度强化的方法评估增强的HC>3. 该研究两部分：使用双延迟深度确定性策略梯度 (TD3) 算法实现的电压因该方案而增强的HC量化
4. 仿真实验在为28个客户供电的三相低压配电网DIgSILENT PowerFactory模型上开展。实验结果表明，现有5种传统控制算法，提出的具有电压曲线，发生过电压，且电压与标准的
5. 未来的可到中低压组合配电网的，并将配电网的 (例如OLTC、电池储能系统和静态VAR) 纳入协调电压方案
J Comput Chem｜综述：化学中的深度强化学习
文章概要：
1. 2024年5月2日 of Computational Chemistry上发表了一篇关于深度强化学习化学领域应用的综述文章。
2. 文章介绍了强化学习(RL)在计算化学中的广泛应用和成功案例，详细讨论了RL在分子生成、几何优化和逆合成路径搜索等化学问题中的应用。br>3. 文章探讨了这些领域中提出的解决方案和算法，以及它们的优势和不足，并提供RL算法的信息。<>. 文章希望激发出在化学领域RL应用的创新思维。
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2. 文章介绍了强化学习(RL)在计算化学中的广泛应用和成功案例，详细讨论了RL在分子生成、几何优化和逆合成路径搜索等化学问题中的应用。br>3. 文章探讨了这些领域中提出的解决方案和算法，以及它们的优势和不足，并提供RL算法的信息。<>. 文章希望激发出在化学领域RL应用的创新思维。