利用深度强化学习优化家用电池与太阳能光伏系统
机器学习
2021-09-14 v1 人工智能
摘要
电池和太阳能光伏系统成本的下降导致太阳能电池家用系统的高普及率。在这项工作中，我们使用深度确定性策略梯度算法来优化此类系统中电池的充放电行为。我们的方法在电池充放电时输出连续动作空间，并且能在随机环境中良好运行。我们通过在选定年份的若干周内将单个家庭的用电支出降低至几乎1澳元（$1AUD）（针对大型电池）展示了该算法的良好性能。
引用
@article{arxiv.2109.05024,
title = {Optimizing a domestic battery and solar photovoltaic system with deep reinforcement learning},
author = {Alexander J. M. Kell and A. Stephen McGough and Matthew Forshaw},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05024},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2011.04079