综述：太阳能AI联结体：强化学习塑造能源管理的未来

这篇综述深入探讨了强化学习（RL）在应对太阳能系统间歇性、变异性及实时决策需求中的突破性应用。通过分析深度Q网络（DQN）、近端策略优化（PPO）和元强化学习（Meta-RL）等模型，揭示了其在预测精度提升、储能管理及电网优化中的卓越潜力，同时指出计算效率与数据鲁棒性等挑战，为智能可持续能源系统发展提供了变革性框架。

　　

ABSTRACT

太阳能系统的复杂性日益增加，间歇性发电、环境波动及实时调控需求催生了超越传统方法的智能控制机制。强化学习（RL）凭借其序列决策与动态策略适应能力，成为解决这些挑战的核心技术。研究表明，深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）可将光伏功率预测误差降低15-30%，而元强化学习（Meta-RL）通过跨场景策略迁移，显著提升多云气候下的系统响应速度。混合模型如RL结合长短期记忆网络（LSTM），进一步实现96小时辐照度预测的均方根误差（RMSE）<3%。

Graphical Abstract

从Q学习到联邦强化学习（FRL），各类RL技术正重塑太阳能生态。概念图中，DQN负责动态电价下的储能调度，PPO优化光伏-电网协同，而AlphaZero衍生算法则在西班牙Gemasolar电站实现熔盐储热效率提升22%。特别值得注意的是，联邦学习框架（FRL）通过分布式数据训练，解决了电站间隐私保护与协同优化的矛盾。

局限与展望

当前RL应用仍受限于千兆瓦级电网的实时计算延迟（>500ms），且跨地域策略泛化需依赖能耗高昂的数字孪生系统。未来，量子强化学习（QRL）与神经符号RL的融合，或将成为突破光伏-氢能耦合系统优化瓶颈的关键。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非原文信息）