HSRL：LLM 增强的风电场-储能联合优化调度研究代码

HSRL 是一个基于深度强化学习的风电场与电池储能联合优化调度研究仓库，上层策略学习 5 台风机控制量，下层调度 6 MWh、±10 MW 的 BESS，物理环境由 MATLAB 实现的 WFSim 通过 MATLAB Engine API 提供。仓库注册了 9 个可对比方法（DDPG/TD3 系，含 PER、分段奖励、LLM 增强与规则下层变体），优化目标为套利收益、并网功率波动 ≤ 3 MW 与放电退化成本 490 元/MWh 三者间的冲突。该仓库目前为私有，尚未选定开源许可证。