利用强化学习推进可再生电力消费
信号处理
2020-03-11 v1 人工智能
机器学习
多智能体系统
系统与控制
系统与控制
机器学习
摘要
随着可再生能源在当前电力能源结构中所占份额的上升，其间歇性成为无碳发电的最大挑战。为应对该挑战，我们提出一种电力定价智能体，其向客户发送价格信号，并有助于将客户需求转移到可再生能源发电较高的时段。我们提出了一种采用强化学习方法的定价智能体实现，其中环境由客户、发电企业和天气条件表示。
引用
@article{arxiv.2003.04310,
title = {Advancing Renewable Electricity Consumption With Reinforcement Learning},
author = {Filip Tolovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04310},
year = {2020}
}
备注
To be presented at the Workshop on Tackling Climate Change with Machine Learning at ICLR 2020