Aug, 2023

深度强化学习驱动的跨社区能源互动最佳调度

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TL;DR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。
multi-community integrated energy systemcomprehensive scheduling modeldeep reinforcement learning algorithmload characteristicsenergy interactions
发现论文，激发创造
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    Dec, 2023

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    Apr, 2024

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    Jul, 2017

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    Mar, 2023

  • 集中编排区块链协作：基于多智能体强化學習的住宅能量灵活协调

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    May, 2023

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    Jun, 2020

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    Jun, 2023

  • 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

  • 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

  • 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