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基于马尔科夫决议打算与强化进修的制外型企业微电网体系节制研讨



勾当地点:ZOOM集会 ID:8543332587

勾当时候:2021-01-15 09:00:00

上海办理服装论坛t.vhao.net第447期(胡文清博士美国密苏里科技大学

 

标题题目:Joint Manufacturing and Onsite Microgrid System Control Using Markov Decision Process and Neural Network Integrated Reinforcement Learning基于马尔科夫决议打算与强化进修的制外型企业微电网体系节制研讨

报告人:胡文清,美国密苏里科技大学助理传授

掌管人:崔维伟,上海大学办理学院副传授

时候:2021115日,上午9:00

ZOOM集会 ID8543332587

主理单元:上海大学办理学院、上海大学办理学院青年教员联谊会

 

报告人简介:

胡文清博士,北大数学系毕业,现为美国密苏里科技大学数学系助理传授,以第一作者/通信作者身份在Stochastics and DynamicsJournal of Nonlinear ScienceDiscrete and Continuous Dynamical SystemsAnnals of Mathematical Science and Applications等着名SCI期刊颁发学术论文20余篇。

 

报告内容简介:

多阶段随机计划题目能够接纳马尔科夫决议打算的方式停止建模,但是当题目中的不肯定性参数几率散布未知、决议打算阶段很是多并且没法分手时,传统基于L-shaped的优化方式没法对题目停止有用求解。对自建可再生动力发电、储电、配电的出产型企业而言,若何在面对用电需要动摇、供电才能不不变(可再生动力产电量具有间歇性、随机性)的不肯定情况下,一方面保障企业具有充足的出产产能、一方面最小化企业在现今分时电价布局下的用电总本钱,是一个关乎企业在可延续成长大情况中晋升本身合作力的关头题目。是以,斟酌到所建模子的特别难点,本团队设想了以神经收集类似Q函数的强化进修算法,并经由过程数据尝试考证了所设想算法可在有用时候内供给优良的题目处理计划。

 

 

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