Jul, 2023

一种用于最优能量储存系统调度的约束强化深度学习框架

PDF
TL;DR提出了一种利用深度强化学习和混合整数规划的框架，用于优化能量储存系统的调度决策，同时严格执行操作约束，以及在存在不确定性的环境中取得高质量的调度决策。
energy storage systemsdeep reinforcement learningoperational constraintsmixed-integer programmingdispatch decisions
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于模型的深度强化学习电压控制策略高效学习

    提出了一种基于模型的深度强化学习方法，用于设计短期电压稳定性问题的紧急控制策略，并使用基于深度神经网络 的动态代理模型进行训练，最终在 IEEE 300 总线测试系统上实现了 97.5% 的样本效率和 87.7% 的训练效率。

    Dec, 2022

  • 时间变化的约束感知强化学习与能量存储控制

    提出了一种连续强化学习方法，考虑了时间变化的可行充放电范围，通过将充放电水平限制在可行动作范围内，进一步提高了能量存储的有效利用。

    May, 2024

  • 注意力卷积深度强化学习在实时电力市场中优化太阳能储能系统

    该研究探讨了太阳能电池储能系统与经济潜力开发中的备用功能，通过模型建立了一个双重马尔可夫决策过程，应用了一种新型深度强化学习算法来提高收益优化和降低能源浪费。

    Jan, 2024

  • 优化异构能源存储系统的可解释深度强化学习

    能源储存系统是能源市场中至关重要的组成部分，本研究提出了一种异质光伏 - 能源储存系统，利用了电池能量存储和氢能存储的特性，通过开发全面的成本函数和基于人为设计的原型网络，实现了透明的调度策略并取得了令人满意的效果。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 结构增强的深度强化学习在最优传输调度中的应用

    本文研发了一种结构增强的深度强化学习算法用于最小化远程估计均方误差，实现在多传感器远程估计系统的最优调度，该算法可以比基准算法节省 50％的训练时间并将远程估计均方误差降低 10％至 25％。

    Nov, 2022

  • 资源受限的深度强化学习

    为了优化城市资源分配，本文研究了基于 Deep RL 方法对于资源分配的约束条件以及对模拟器的表现

    Dec, 2018

  • 带安全强化学习的应急情况受限经济调度

    在未来的电力系统中，将大量依赖于具有高比例的分散式可再生能源和能量存储系统的微电网。出于复杂性和不确定性的原因，在这种情境下的传统能源调度策略可能不可行，利用基于强化学习的控制器可以解决这一挑战，但不能提供安全保障，于是我们提出了一种经过正式验证的基于强化学习的经济调度控制器，来克服这种局限性。

    May, 2022