Dec, 2022

深度强化学习设计规划灵活移动微电网

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TL;DR本文探讨了为游牧社区设计和规划移动多能源供应系统的策略，并采用深度强化学习（DRL）作为设计和规划问题的解决方案，结果表明游牧能源系统在技术和经济上都是可行的，特别是在考虑灵活性时，对可用基线值的潜在改进高达 25％，67％和 76％。
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发现论文，激发创造
  • 基于深度强化学习的微电网联合能量调度和机组启停

    应用深度强化学习算法 (HAFH-DDPG)，在离网微电网中实现联合能量调度和机组启停决策来减少总发电成本，并支持简化后的行动空间。

    Jun, 2022

  • 基于深度强化学习的物联网驱动智能孤岛微电网最优调度

    本文使用深度强化学习技术研究了 IoT 驱动孤立微电网中柴油发电机（DG）的调度问题。旨在在可再生能源不确定性情况下充分利用可再生能源，通过离散 - 连续混合动作空间的 DRL 算法解决了二进制 DG 开关决策和连续能量调度决策，并针对旋转备用的情况提出了 POMDP 模型，实验显示其性能要优于同类算法。

    Apr, 2023

  • 深度强化学习驱动的跨社区能源互动最佳调度

    该研究提出了一种综合调度模型，利用多智能体深度强化学习算法学习不同社区的负载特征，并基于这些知识做出决策，以在不确定条件下协调各社区之间的能源交互和多能源子系统之间的能量转换，实现综合能源系统的整体优化和调度。模拟结果表明，该方法有效捕捉到不同社区的负载特征，并利用它们的互补特性，在它们之间协调合理的能源交互，从而将风电弃能率从 16.3% 降低到 0%，并降低了 5445.6 元的总运营成本，具有显著的经济和环境效益。

    Aug, 2023

  • 在线建筑能量优化使用深度强化学习

    本研究首次探讨使用深度强化学习在智能电网环境下实现建筑能源管理系统的在线调度优化，所提出的方法被验证可用于大规模数据资源中，如 Pecan Street Inc. 数据库，并且可以提供实时反馈以鼓励电能的更高效利用。

    Jul, 2017

  • 深度强化学习微电网优化策略考虑优先级灵活需求

    在考虑微电网整体环境运营的基础上，本研究针对集中控制的问题，优先考虑各组件响应优先级，利用异步优势演员批评方法模拟优化模型实现多分布式电源的弱耦合调度和灵活负荷供给，保证供电可靠性的同时节约成本。

    Nov, 2022

  • 分布式能源资源的分散协调通过本地能源市场和深度强化学习

    该研究通过训练一组深度强化学习智能体来自动化参与 ALEX 社区能源市场，揭示了账单减少与减少净负荷变动之间的明确关联。在使用开源数据集评估净负荷变动的影响时，代理与多个基准进行了比较，显示出有前景的性能水平，接近近似最优动态规划基准。

    Apr, 2024

  • 利用深度强化学习的自适应电力系统应急控制

    本文提出一种利用深度强化学习进行电力系统紧急控制的方法，并设计了一个名为 “RLGC” 的开源平台来辅助这种方法的开发和基准测试。通过在两区四机系统和 IEEE 39-Bus 系统中的案例研究，证明了该方法的优异性能和鲁棒性。

    Mar, 2019

  • 能源系统高效设计与控制的强化学习

    通过引入一个新的强化学习框架来解决可再生能源系统中设计和控制的协同优化问题，可以提高可再生能源的整合和系统效率，推动能源管理领域的强化学习应用，实现可再生能源的更高效和更有效利用。

    Jun, 2024

  • 基于规划的强化学习实现可再生能源电力系统的实时调度

    该研究利用最新的强化学习算法和真实的电力网络环境，提出了一种系统的解决方案来解决传统能源调度面临的问题，并为电力系统提供了一个可持续的低碳未来。

    Mar, 2023

  • 多市场可再生能源优化及强化学习

    该研究介绍了一种深度强化学习框架，用于优化可再生能源和储能发电厂的操作，以最大化能源市场收益，同时最小化储能损耗成本和可再生资源废弃。

    Jun, 2023