本发明涉及一种基于强化学习的电力设备
碳中和处理装置,所述装置包括:网络应用部件,用于将次日之前设定数量的多天的工业园区在与某一预测时刻相同时刻排放的多个碳排放总量作为开展智能体学习过程后的前馈神经网络的输入层的输入数据,并执行所述前馈神经网络以获得次日所述工业园区在所述某一预测时刻排放的碳排量总量;策略辨识部件,与所述网络应用部件连接,用于基于接收到的次日所述工业园区在所述某一预测时刻排放的碳排放总量确定次日所述工业园区在所述某一预测时刻的碳中和策略。通过本发明,能够替换原有的电力设备碳排放总量的实地测量机制,通过形成碳排放总量的提前预测机制,从而形成可靠有效的园区碳中和实施策略。
声明:
“基于强化学习的电力设备碳中和处理装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
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