Oförutsedda stora datavolymer blir tillgängliga med tillväxten av den avancerade mätinfrastrukturen. Dessa förväntas gynna planering och drift av de framtida kraftsystemen och hjälpa kunderna att övergå från en passiv till en aktiv roll. I detta dokument undersöker vi för första gången i det smarta nätet fördelarna med att använda djupt förstärkande lärande, en hybrid typ av metoder som kombinerar förstärkande lärande med djupt lärande, att utföra on-line optimering av scheman för att bygga energihanteringssystem. Inlärningsproceduren utforskades med hjälp av två metoder, Deep Q-learning och deep policy gradient, som båda har utvidgats för att utföra flera åtgärder samtidigt. Det föreslagna tillvägagångssättet validerades i den storskaliga databasen Pecan Street Inc... Denna mycket dimensionella databas innehåller information om solceller kraftproduktion, elfordon och byggnader apparater. Dessutom skulle dessa strategier för energiplanering online kunna användas för att ge konsumenterna feedback i realtid för att främja en effektivare användning av el. Index Terms-djup förstärkning lärande, efterfrågerespons, djupa neurala nätverk, smart rutnät, strategisk optimering.
REF utforskar ett intressant tillvägagångssätt som undviker att beräkna hela sökområdet med hjälp av Deep Enhancement Learning (DRL) för att optimera scheman för byggnadens energiledningssystem.
On-Line Building Energy Optimization Using Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}