本次组会我将汇报研究课题：基于深度强化学习的微电网电能调度优化的工作进展，主要从以下几个方面展开

1.科研背景：

随着人们对气候变化和全球变暖的日益关注，减少碳排放成为人类社会许多方面的重要课题，而用电需求的快速增长，发电模式日趋多样化以及新能源应用的高速发展，使得微电网成为新兴的发电模式之一，考虑在微电网中利用分布式能源为用户电能需求进行电能调度。

2.科研问题：

开发可再生能源、构建可持续能源系统成为能源行业发展的必然趋势，如何更好的利用微电网中的各种清洁能源来满足用户的电力需求？

3.科研目的：

在微电网调度中心供电侧，提出一种基于深度强化学习(DRL)的作业调度方法，使得用户能够在可以接受的响应时间内，尽可能使用清洁能源并减少用电成本。

4.问题建模：

针对该科研问题，建立的模型、MDP过程在组会中详细介绍。

5.实验设置及结果:

实验设置及结果在ppt中展示。