Advertisement

DRL-for-microgrid-energy-management: 我们探讨了多种深度强化学习算法在解决微电网能源管理问题中的应用...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究探讨了各类深度强化学习算法在微电网能源管理中的应用，旨在优化能源分配与调度策略，提升系统效率和稳定性。 我们针对微电网能源管理问题研究了各种深度强化学习算法的性能，并提出了一种新颖的微电网模型。该模型包括风力涡轮发电机、储能系统、恒温控制负载、价格响应负载以及与主电网的连接。我们的能源管理系统通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来协调不同的灵活性来源。 本段落实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。数值结果显示，这些算法在收敛到最优策略的能力上存在显著差异。我们通过对“异步优势演员评论家”算法添加经验重播和半确定性训练阶段的改进措施，获得了更好的性能，在能效和经济价值方面也取得了高级别的优化效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DRL-for-microgrid-energy-management: 我们探讨了多种深度强化学习算法在解决微电网能源管理问题中的应用...
    优质
    本研究探讨了各类深度强化学习算法在微电网能源管理中的应用，旨在优化能源分配与调度策略，提升系统效率和稳定性。 我们针对微电网能源管理问题研究了各种深度强化学习算法的性能，并提出了一种新颖的微电网模型。该模型包括风力涡轮发电机、储能系统、恒温控制负载、价格响应负载以及与主电网的连接。我们的能源管理系统通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来协调不同的灵活性来源。 本段落实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。数值结果显示，这些算法在收敛到最优策略的能力上存在显著差异。我们通过对“异步优势演员评论家”算法添加经验重播和半确定性训练阶段的改进措施，获得了更好的性能，在能效和经济价值方面也取得了高级别的优化效果。
     
  • 关于利用强化学习解决机组组合问题的方法探讨1
    优质
    本文探讨了采用强化学习技术来优化电力系统的机组组合问题，并分析其在提高系统效率和灵活性方面的应用潜力。 随着我国电力市场制度的发展以及清洁能源的引入，机组组合问题面临新的挑战。使用传统方法求解机组组合问题虽然能获得经济上的最优解，但其计算时间会受到影响。
     
  • 基于深度强化学习的微能源网能量管理及优化策略研究（Python实现）关键词：微能源网；能量管理；深度强化学习；Q-learning
    优质
    本研究利用Python开发基于深度强化学习与Q-learning算法的能量管理系统，旨在提升微能源网的能量管理水平和运行效率。通过模拟实验验证了该方法的有效性及优化潜力。 针对含有多种可再生能源接入的微能源网系统，本段落提出了一种基于深度强化学习的能量管理与优化策略。该方法采用深度Q网络（DQN）来处理预测负荷、风能及太阳能等可再生资源功率输出以及分时电价等环境信息，并通过所学得的价值函数对微能源网进行能量调度和控制。 核心代码包括两个主要部分：一是环境模型，二是智能体模型。首先介绍环境模型相关的内容。这里定义了一个名为`NetEnvironment`的类，代表一个能源系统的运行环境。在该类的构造方法中设置了与系统性能相关的参数，例如联合发电单元的效率、余热回收锅炉的工作效能以及换热装置的有效率等变量，并且还包含了光伏功率输出、风机功率生成量、电力需求量、供热需求量和制冷需求量等一系列能源系统的状态信息。此外，还包括了用于模拟实际操作中的电网交互情况的相关参数，比如联合发电单元的出力状况、微网从主网吸收或者馈入的能量以及电池储能装置的工作模式等变量。 在`reset`函数中，则是负责重置环境到初始状态以便于后续训练过程能够顺利进行。
     
  • 基于多微网和配电系统的双层协同能源管理：多智能体深度强化学习的应用及仿真优化，附MATLAB代码：配网+微网双层多智能体强化学习...
    优质
    本研究探讨了基于多微网与配电系统结合的双层协同能源管理模式，并采用多智能体深度强化学习进行仿真优化。文中提供了详细的MATLAB代码实现。 本段落提出了一种基于多微网与配电系统的双层协调最优能源管理（OEM）框架，并应用了数据驱动的多智能体深度强化学习方法进行仿真优化。该框架中，分配系统操作员在上层负责决策制定，而各经理则在下层做出各自的决定。此外，本段落还提出了一种基于领导-多追随者博弈机制的方法来提升双方的利益。通过研究发现，在计算OEM问题的斯塔克尔伯格均衡时，数据驱动的多智能体深度强化学习方法能够提供有效的解决方案。 为了验证该框架的有效性，我们对改进后的IEEE 33测试系统的多个微电网进行了案例分析，并且展示了调度结果中所体现出来的高效性和准确性。这项研究在很大程度上超越了原始文献的程度和难度，为未来的研究提供了新的视角和技术支持。
     
  • MatLab中的强化学习_深度Q学习与神经网络在网格迷宫问题的应用
    优质
    本文探讨了利用MATLAB平台进行深度Q学习及神经网络技术的应用，重点分析了其在解决复杂网格迷宫问题上的效能和优势。 MatLab强化学习代码包用于使用深度Q学习解决网格迷宫问题。详细说明可参看我的专栏《强化学习与控制》。 I thought what Id do was Id pretend I was one of those deaf-mutes, or should I? 这句话可以重写为：我想我可能会假装自己是那些聋哑人中的一个，或者我应该这么做吗？
     
  • 迁移学习在深度强化学习中的应用
    优质
    简介：本文探讨了迁移学习如何改善深度强化学习模型的表现，通过知识转移机制解决样本不足和泛化能力弱的问题。 本段落综述了迁移学习在强化学习问题设置中的应用。RL已经成为解决序列决策问题的关键方法，并且随着其在各个领域的快速发展（如机器人技术和游戏），迁移学习成为通过利用外部专业知识来促进RL过程的一项重要技术。
     
  • Q-learning在深度强化学习中的应用
    优质
    简介：本文探讨了Q-learning算法在深度强化学习领域的应用，通过结合神经网络，增强了机器自主学习和决策能力，在复杂环境中实现高效探索与优化。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）结合了深度学习与强化学习的技术，主要用于解决具有高维观测空间和连续动作空间的问题。Q-Learning是一种常见的无模型强化学习算法，其核心在于通过价值函数来评估在给定状态下采取某一行动的期望回报。 首先介绍Q-Learning的概念：它基于值的方法（Value-based），即智能体通过对状态空间及动作空间的学习探索，逐步构建出一个能够最大化累积奖励的最佳策略。这一过程中最关键的是建立并优化所谓的“Q函数”，该函数代表了在特定情况下执行某项行动的预期价值。 接下来讨论一些改进Q-Learning性能的小技巧：例如，在学习初期阶段智能体需要平衡好探索未知动作与利用已知高回报动作之间的关系，这可以通过ε-贪心策略或玻尔兹曼探索等方法来实现。此外，为了提高算法稳定性，目标网络（Target Network）被引入以减少值函数的学习波动。 在处理连续动作空间的问题时，Q-Learning需要进行相应的调整和扩展。传统的离散行动方案不再适用，在这种情况下通常会采用近似技术如神经网络对Q函数进行建模。 关于批评者（Critic），它是强化学习框架中的一个重要角色，负责评估行为的价值并根据智能体所采取的行动动态地更新其价值估计。在连续动作空间中，这种方法可以通过适当的改进来支持更复杂的场景需求。 综上所述： - Q-Learning旨在通过构建Q函数来量化给定状态下执行特定操作后的预期收益。 - 探索与利用之间的策略选择是提高学习效率的关键因素之一。 - 目标网络有助于稳定深度强化学习过程，特别在DQN中扮演着重要角色。 - 针对连续动作空间的处理需要采用如函数逼近等技术手段来改进算法性能。 - 批评者通过时序差分方法提供了一种有效的价值评估机制，在长期序列任务的学习中有明显优势。 这些信息帮助我们深入理解Q-Learning在深度强化学习中的作用及其面临的挑战和解决方案。
     
  • 使用PyTorch的深度强化学习算法解决任务卸载与边缘计算问题
    优质
    本研究利用PyTorch框架开发深度强化学习算法，旨在优化移动设备的任务卸载及边缘计算策略，提升系统效率和用户体验。 本段落介绍了基于多智能体深度强化学习的Actor-Critic算法在分布式制造系统中的任务卸载应用。该研究提供了可运行的PyTorch代码，并通过大规模数据集进行了仿真实验，验证了算法的有效性。代码经过多次调试，确保可以正常运行。
     
  • 基于MATLAB的DQN深度强化学习算法解析与应用示例：解决迷宫问题详解及相关资料《深度学习原理.pdf》
    优质
    本文详细介绍如何使用MATLAB实现DQN算法，并通过迷宫问题进行深度强化学习的应用实践。附带《深度学习原理.pdf》，供进一步学习参考。 DQN（Deep Q-Network）是一种深度强化学习方法，在解决迷宫问题时可以利用其原理来编写MATLAB代码。通过这种方法，我们可以训练一个智能体在复杂的环境中做出决策，比如如何走出迷宫。关于DQN的详细理论和应用实例可以在《深度学习原理》这本书中找到相关的介绍。
     
  • 深度强化学习在智能调度中的应用研究.pdf
    优质
    本论文探讨了深度强化学习技术在智能调度领域的应用，通过案例分析和实验验证，展示了该方法在提升系统效率与资源利用方面的潜力。 在交通运输领域，机器学习和深度学习的应用可以帮助实现订单的最大化利益以及最优的调度方法。这些技术能够优化运输流程，提高效率，并通过数据分析预测需求趋势，从而做出更加精准的决策。