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深度强化学习在需求响应中的应用

论文摘要

随着中国电力市场化改革的推进,需求响应业务在向着多元化、常态化发展,新环境对需求响应的可靠性与精准性的要求越来越高,亟须完善的技术支撑。深度强化学习能够对复杂的外部环境做出较为准确的识别,并做出最优决策,能够满足需求响应的相关要求。基于此,文中对深度强化学习技术在需求响应中的应用进行了研究与探讨。首先对深度强化学习的发展历程及研究现状进行了梳理,同时分析了需求响应的研究现状与未来发展需求。在此基础上,对深度强化学习应用于需求响应业务的可行性与方法进行了探讨。提出了基于深度强化学习的需求响应业务开展架构,并对深度强化学习的实现流程进行了较为深入的分析,为需求响应技术的发展提供了参考。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 需求响应研究现状及发展方向
  •   1.1 需求响应研究现状
  •   1.2 需求响应发展方向
  • 2 深度强化学习在需求响应中的应用分析
  •   2.1 用户响应行为的识别与预测
  •   2.2 基于高维数据的综合决策
  • 3 基于深度强化学习的需求响应实施架构及实现流程
  •   3.1 基于LSTM的用户虚拟响应网络
  •   3.2 基于深度强化学习的新型需求响应实现流程
  • 4 存在问题
  •   1)用户响应行为深度学习样本数据不足的问题。
  •   2)深度强化学习的学习效率问题。
  • 5 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孙毅,刘迪,李彬,徐永海

    关键词: 需求响应,深度学习,强化学习,人工智能,神经网络

    来源: 电力系统自动化 2019年05期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技,经济与管理科学

    专业: 电力工业,自动化技术,工业经济

    单位: 华北电力大学电气与电子工程学院

    基金: 国家自然科学基金资助项目(51777068)~~

    分类号: TP181;F426.61

    页码: 183-194

    总页数: 12

    文件大小: 1876K

    下载量: 1322

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/85e4e6e87636d766b31434bf.html