检索结果-南通市图书馆

Deep reinforcement learning for the optimized operation of large amounts of distributed renewable energy assets

能源与人工智能(英文) 2023年第1期11卷 106-117页

作者： Jan Martin Specht reinhard madlener Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior(FCN) School of Business and Economics/E.ON Energy Research CenterRWTH Aachen UniversityMathieustraße 1052074AachenGermany Department of Industrial Economics and Technology Management Norwegian University of Science and Technology(NTNU)Sentralbygg 17491GløshaugenTrondheimNorway

This study utilizes machine learning and,more specifically,reinforcement learning(RL)to allow for an optimized,real-time operation of large numbers of decentral flexible assets on private household scale in the electricity *** potential and current obstacles of RL are demonstrated and a guide for interested practitioners is provided on how to tackle similar tasks without advanced skills in neural network *** the application in the energy domain it is demonstrated that state-of-the-art RL algorithms can be trained to control potentially millions of small-scale assets in private *** detail,the applied RL algorithm outperforms common heuristic algorithms and only falls slightly short of the results provided by linear optimization,but at less than a thousandth of the simulation ***,RL paves the way for aggregators of flexible energy assets to optimize profit over multiple use cases in a smart energy grid and thus also provide valuable grid services and a more sustainable operation of private energy assets.

关键词： Reinforcement learning Virtual power plant Aggregation of energy Value stacking Flexibility of decentral energy assets

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：