Feb, 2023
应用增强学习和时间序列预测技术解决风能和分布式光伏能源不确定性问题
Combating Uncertainties in Wind and Distributed PV Energy Sources Using
Integrated Reinforcement Learning and Time-Series Forecasting
TL;DR本文提出了一个新的框架，使用长短期记忆（LSTM）时间序列预测和深度确定性策略梯度 (DDPG) 多智能体强化学习算法来解决可再生能源不确定性在智能电网中带来的挑战和分布能源管理中的新挑战，旨在同时考虑两个目标，从而实现对批发和零售市场的高效能源管理，并证明建议的解决方案显着提高了载荷服务实体（LSE）的利润，同时使用 DDPG 代理实现人工智能电池充电/放电，以最大化分布式PV和电池安装用户的利润。