基于强化学习的储能需求费用最小化
最优化与控制
2024-02-13 v1
摘要
公用事业公司引入需求费用以鼓励客户降低其需求峰值，因为高峰值可能导致公用事业公司和消费者都承担非常高的成本。我们在此研究配备储能设备和自有可再生能源生产的客户的账单最小化问题。精心设计了一种无模型强化学习算法，以降低消费者的能源费用和需求费用。所提出的算法不需要能源需求和可再生能源生产的预测模型。得到的控制器可以在线使用，并随着新收集的数据逐步改进。该算法在IFPEN Solaize站点一栋办公楼的真实数据上进行了验证。数值结果表明，我们的算法可以降低包含日度和月度需求费用的电费。
引用
@article{arxiv.2402.07525,
title = {Reinforcement learning based demand charge minimization using energy storage},
author = {Lucas Weber and Ana Bušić and Jiamin Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.07525},
year = {2024}
}