Med den snabba tillväxten av teknik för förnybar energi och batterilagring finns det stora möjligheter att förbättra energieffektiviteten och minska kostnaderna genom optimering. Emellertid måste optimeringsalgoritmer ta hänsyn till den underliggande dynamiken och osäkerheten i de olika sammankopplade delsystemen för att fullt ut kunna förverkliga denna potential. I detta syfte formulerar och löser vi ett problem med energihanteringsoptimering som en Markov Decision Process (MDP) bestående av batterilagringsdynamik, en stokastisk efterfrågemodell, en stokastisk solenergimodell och ett elprissystem. Den stokastiska modellen för att förutsäga solgenerering bygger på väderprognosdata från National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). En nästan optimal utformning av politiken föreslås baserad på stokastisk dynamisk programplanering. Simuleringsresultaten presenteras i samband med en lagrings- och solintegrerad bostadsbyggnadsmiljö. Resultaten visar att den nästan optimala politiken avsevärt minskar driftskostnaderna jämfört med flera heuristiska alternativ. De föreslagna rambestämmelserna kan användas för att stödja utformningen och utvärderingen av energiförvaltningspolitiken med konfigurerbara parametrar för efterfrågeförsörjning och lagring, samtidigt som de tar hänsyn till väderrelaterade osäkerheter.
Även centraliserad, men med beaktande av teknik för förnybar energi för att förbättra energieffektiviteten och minska kostnaderna genom optimeringsalgoritmer, strategier i arbetet av författarna till REF fokusera på sammanhanget mikrogrider och lagring i bostäder och kommersiella byggnadsmiljöer.
Designing Near-Optimal Policies for Energy Management in a Stochastic Environment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}