為了進一步提高深度強化學習（DRL）在緩解微電網不確定性方面的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強訓練數據的多樣性：通過擴展訓練數據集，涵蓋更多的場景和變化，例如不同的天氣條件和負載需求，來提高DRL模型的泛化能力。這可以通過模擬不同的環境變數來實現，從而使模型能夠更好地應對實際操作中的不確定性。
改進獎勵函數：設計更為精細的獎勵函數，使其不僅考慮運行成本，還能考慮系統的穩定性和可靠性。例如，可以引入對於黑outs的懲罰，並根據系統的運行效率和可再生能源的使用比例來調整獎勵。
使用多智能體系統：在微電網中，將DRL擴展到多智能體系統，讓不同的代理（如不同的發電單元和儲能系統）協同工作，能夠更有效地應對不確定性。這樣的系統可以通過共享信息來提高整體性能。
結合其他學習方法：將DRL與其他機器學習技術（如監督學習或無監督學習）結合，利用歷史數據進行預測，從而為DRL提供更準確的狀態信息，幫助其做出更好的決策。
強化模型的解釋性：提高DRL模型的可解釋性，使其能夠提供決策過程的透明度，這樣可以幫助運營者理解模型的行為，並進行必要的調整。