Efterfrågerespons (DR) för bostäder och små kommersiella byggnader beräknas stå för så mycket som 65 % av DR:s totala energibesparingar, och tidigare arbete visar att ett helt automatiserat energiledningssystem (EMS) är en nödvändig förutsättning för DR inom dessa områden. I detta dokument föreslår vi en ny EMS-formulering för DR-problem inom dessa sektorer. Specifikt formulerar vi en helt automatiserad EMS omläggning problem som en förstärkning lärande (RL) problem, och hävdar att detta RL problem kan ungefär lösas genom att bryta ner det över enhet kluster. Jämfört med befintliga formuleringar kräver vår nya formulering inte explicit modellering av användarens missnöje med omläggning av jobb, gör det möjligt för EMS att själv initiera jobb, gör det möjligt för användaren att initiera mer flexibla förfrågningar, och har en beräkningsmässig komplexitet linjär i antalet enhetskluster. Vi demonstrerar också simuleringsresultaten av att tillämpa Q-learning, en av de mest populära och klassiska RL-algoritmerna, på ett representativt exempel. Index Terms-Building och hemautomation, efterfrågeflexibilitet (DR), energihanteringssystem (EMS), Markov beslutsprocess (MDP), förstärkning inlärning (RL).
I REF presenteras en fullt automatiserad EMS för bostads- och kommersiella byggnader.
Optimal Demand Response Using Device-Based Reinforcement Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'journal': 'IEEE Transactions on Smart Grid', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}