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基于强化学习的奶牛场蓄电池管理的 Q 学习方法
通过采用基于 Q 学习的算法，将可再生能源集成到奶牛养殖中，能够有效降低奶牛养殖对电网进口电力的成本，减少峰值需求，并且在利用风力发电时可获得更好的效果。
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4 months ago
奶农中基于多智能体系统的点对点能源交易方法
为了实现所需的碳排放减少，整合可再生能源发电和加快点对点能源交易的采用至关重要，尤其对于耗能大的农业如奶牛养殖。然而，整合可再生能源和点对点交易存在挑战。为了解决这个问题，我们提出了多智能体点对点奶牛养殖能源模拟器 (MAPDES)，使奶牛
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a year ago
运用基于代理的建模方法对爱尔兰奶牛农场的电力消耗进行建模
提出了一种代理模型来模拟爱尔兰奶牛场的用电量消耗，并验证了其准确性，该模型考虑了奶牛场的多种因素，如养殖规模、挤奶机台数和时间等。该模型的可解释性较高，相对于其他人工智能技术（如深度学习）具有优势。
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a year ago
奶牛养殖中的电池管理强化学习
本研究利用 Q 学习在奶牛养殖场景中学习了一种有效的电池充放电策略，结果显示与基准算法相比，该策略显著降低了电费，突出了奶牛养殖业中强化学习在电池管理方面的有效性。
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a year ago
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