基于多智能体强化学习的微电网协作能源管理

科研问题：

如何在多个微电网的场景中最小化总成本并降低社区负载峰值？

多微电网场景中，智能体应如何在提供的众多状态信息中关注到关键状态信息？

科研目的：

提出一种面向多微电网协作的能源管理方法，使用多智能体强化学习（MARL）方法，来实现微电网之间的协作以最小化总成本和降低社区负载峰值。

提出使用注意力机制关注多智能体训练过程中的状态动作，使智能体更加关注能源调度时的关键信息。

科研内容：