领域知识嵌入深度强化学习的住宅混合能源系统能量优化管理OA
为应对住宅混合能源系统中设备运行差异性与复杂不确定性,该文提出一种领域知识嵌入深度强化学习的住宅混合能源系统能量优化管理方法。首先,构建含气/电设备的住宅混合能源系统优化运行模型,基于系统能量优化管理目标,设计住宅用能设备的优化知识规则;其次,构建领域知识嵌入深度强化学习的住宅能量优化管理框架,设计基于离散-连续混合策略的近端策略优化(PPO)方法,进行不同离散、连续类型设备的优化管理决策,并将领域知识嵌入深度强化学习的训练过程,提高住宅能量优化策略的训练效率;进而,开发一种基于指数概率函数的联动训练机制,以协调随机探索、PPO探索和基于知识规则探索的概率;最后,算例结果表明,所提方法能够自适应系统的不确定性,实时优化住宅气/电设备的运行以降低用能成本,并显著提高住宅优化策略的训练效率。
赵黎媛;李金泽;张献;陈婷
智能配用电装备与系统全国重点实验室(河北工业大学),天津300401 河北省电磁场与可靠性重点实验室(河北工业大学),天津300401智能配用电装备与系统全国重点实验室(河北工业大学),天津300401 河北省电磁场与可靠性重点实验室(河北工业大学),天津300401智能配用电装备与系统全国重点实验室(河北工业大学),天津300401 河北省电磁场与可靠性重点实验室(河北工业大学),天津300401智能配用电装备与系统全国重点实验室(河北工业大学),天津300401 河北省电磁场与可靠性重点实验室(河北工业大学),天津300401
信息技术与安全科学
住宅混合能源系统领域知识嵌入深度强化学习离散-连续混合动作不确定性
《电工技术学报》 2026 (5)
P.1724-1737,14
河北省自然科学基金项目(E2025202270,F2024202005)河北省教育厅科学研究项目(BJK2024151)天津市自然科学基金项目(23JCQNJC01060)国家自然科学基金面上项目(52477005)河北省燕赵青年科学家项目(E2024202109)河北省省级科技计划项目(21567605H)资助。
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