Apr, 2023

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

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TL;DR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。
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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

  • 深度强化学习下的优化经济燃气轮机调度

    对于加拿大阿尔伯塔省的案例研究中，通过将西门子公司提供的热力学软件纳入环境模型，并通过模拟不确定性，如电力价格、负载和环境条件的变化，我们实施了三种常见的深度强化学习算法来处理经济型燃气轮机调度问题。在所测试的算法和基准方法中，深度 Q 网络（DQN）获得了最高的奖励，而近端策略优化（PPO）是最高效的方法。我们进一步提出并实施了一种动态分配燃气轮机运行和维护成本的方法，基于运行时间和循环数，与现有方法相比，我们的方法更好地近似了现代燃气轮机调度的真实成本，因此导致了更现实的策略。

    Aug, 2023

  • 利用深度强化学习推进具备需求响应的攻击弹性集成能源系统的调度

    基于深度强化学习的状态对抗方式，提出了一种创新的无模型韧性调度方法，用于具备集成需求响应功能的集成能源系统，该方法能够充分应对可再生能源和负载所带来的不确定性，并减轻网络攻击对调度策略的影响，确保各种能源的稳定供求，并具备抵御网络攻击的韧性。

    Nov, 2023

  • 基于多智能体深度 Actor-Critic 学习的智能电网需求侧调度

    本文针对需求侧能源管理问题，提出了一种基于智能电网环境的多智能体深度强化学习算法，可以在保证可扩展性和隐私保护的前提下利用即时观测和价格信号来最小化总体成本，并降低家庭总能耗的峰谷比和电力费用。

    May, 2020

  • 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

  • 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

  • 面向延迟的物联网任务调度的深度强化学习在空天地一体化网络中的应用

    本文旨在设计一种任务调度策略，以最小化所有任务的离线和计算延迟，同时满足无人机能源容量约束下的延迟导向物联网服务需求，并考虑到任务到达动态变化的情况，提出了基于风险敏感的强化学习算法来解决能耗风险约束下的决策问题。

    Oct, 2020

  • 住宅智能电网中智能负载调度的分布式深度强化学习

    论文介绍了一个利用分布式深度强化学习模型实现智能管理家庭用电的方法，这个方法可以保护用户隐私，以降低电网运营成本，减少家庭用电费用，实现用电峰谷负荷比例和负荷方差分别降低 12% 和 11% 的效果。

    Jun, 2020

  • 深度强化学习设计规划灵活移动微电网

    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％。

    Dec, 2022

  • 基于深度 Q 学习的智能电动车需求响应在智能电网中的智能调度

    使用深度强化学习进行电动车辆在微电网中的充电和放电活动调度，以对齐配电系统运营商提供的目标能源配置文件。

    Jan, 2024