基于RG-DDPG的直流微网能量管理策略

针对分布式能源的随机性和间歇性给直流微网能量管理带来的巨大挑战,提出一种基于奖励指导深度确定性策略梯度(reward guidance deep deterministic policy gradient,RG-DDPG)的直流微网能量管理策略。该策略将直流微网的优化运行描述为一个马尔科夫决策过程,利用智能体与直流微网环境间的持续交互,自适应地学习能量管理决策,实现直流微网能量的优化管理。在策略训练过程中,采用基于时序差分误差(temporal difference error,TD-error)的优先经验回放机制减少RG-DDPG在直流微网运行环境中学习、探索的随机性和盲目性,提升所提能量优化管理策略的收敛速度。同时,在训练回合间利用累计奖励的大小构造直流微网能量管理的优秀回合集,加强RG-DDPG智能体在训练回合间的联系,最大化利用优秀回合的训练价值。算例仿真结果表明:所提策略能够实现直流微网内能量的合理分配。相较于基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的能量管理策略,所提策略能使直流微网日平均运行成本分别降低11.16%和7.10%。

企业内部控制中的问题及解决方法探讨

企业实施内部控制首先要从实际情况出发制定切实可行的制度,并严格按照制度执行,只有这样才能保证内部控制工作在企业中有效开展。内控过程中各层领导与管理部门之间相互合作的同时,也在相互监督、相互约束。为了保证内部控制工作系统化展开,管理监督体系的建立是非常必要的。采用这种内部控制方式,能促使管理层按照规范展开工作,同时对其他部门监督,使整个过程都更系统化运行。内部控制工作在企业发展中起到约束作用,使各个部门职务的分工更加严格明晰,对每个岗位的工作人员强化管理,对于其履行职责的情况实时监督,及时发现不足之处并予以完善。企业开展内部控制工作,能够更好地促进财务管理工作的实施,进一步维护财产安全,确保会计资料的完整性、会计信息的真实性,使得国家出台的有关规章制度能够严格落实,从而促使内部控制工作在企业中切实发挥有效的作用,使企业经营效率提升。本论文着重于研究企业开展内部控制工作中所存在的问题以及解决措施。

企业业财融合管理的现状及优化措施刍议

强化业财融合是推动企业快速发展的重要方式。但若企业采用业财融合管理模式时,依然以传统财务管理方法为主,则各项工作将无法达到预期效果。当前企业实现转型的过程中必然会提出一些新的要求,这就促使企业在财务管理过程中要探索新的道路,充分考虑企业价值,整合各项管理工作过程中产生的信息,以便构建科学可行的财务管理体系。通过业财融合,使企业的信息更完善、全面,决策更加及时、准确、科学可行,从而推进企业快速稳定发展。本论文着重于研究企业业财融合管理现状以及所采用的优化策略。