研究人员探索了使用强化学习（RL）来优化风电场内数据中心的运行。开发了一个仿真框架来测试RL控制器进行工作负载转移，以解决风能利用不足的挑战。研究发现，尽管像近端策略优化（PPO）和软Actor-Critic（SAC）这样的RL方法显示出潜力，但它们仍落后于具有全天预见能力的离线优化方法。 AI
影响 这项研究可能有助于提高与可再生能源集成的风电场数据中心的能源管理效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍强化学习新应用的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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