本文選題：馬爾可夫決策過(guò)程(MDP) + 在線學(xué)習(xí)��； 參考：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：目前,隨著科技的日益發(fā)展,智能電網(wǎng)也逐漸受到用戶的關(guān)注和重視,而新型能源的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用也是標(biāo)志科技創(chuàng)新發(fā)展的重要依據(jù).由于天氣氣候的變化,新型電能產(chǎn)能量帶有的未知性,結(jié)合用戶日常用電的不規(guī)律性:建立帶有未知隨機(jī)意義下的分布式電能調(diào)度系統(tǒng),變得更有現(xiàn)實(shí)意義:也成為了建立智能電網(wǎng)的熱點(diǎn).本文主要針對(duì)工業(yè)區(qū)傳統(tǒng)能源和新型能源的產(chǎn)能,利用工業(yè)電車(chē)的蓄電池作為剩余電能的臨時(shí)存儲(chǔ)點(diǎn),建立智能電網(wǎng)進(jìn)行電能調(diào)度,使得從電力公司輸入的電能費(fèi)用達(dá)到最少.采用馬爾科夫決策過(guò)程(MDP)對(duì)帶有未知隨機(jī)初值的電能產(chǎn)值、消費(fèi)、存儲(chǔ)進(jìn)行建模.提出一個(gè)在線學(xué)習(xí)控制方法能夠適應(yīng)系統(tǒng)信息的動(dòng)態(tài)增長(zhǎng)并且使得模型收斂到最優(yōu)狀態(tài).這樣,當(dāng)算法收斂到最優(yōu)狀態(tài)時(shí)所對(duì)應(yīng)的控制策略便是使得電能消費(fèi)最少的最優(yōu)策略.
[Abstract]:At present, with the development of science and technology, smart grid has been paid more and more attention by users, and the development and application of new energy is also the important basis to mark the development of science and technology innovation. Due to the change of weather and climate, the unknown energy of the new power generation, combined with the irregularity of users' daily electricity consumption, a distributed power dispatching system with unknown random sense is established. Becoming more realistic: it has also become a hot spot in the establishment of smart grids. In this paper, aiming at the capacity of traditional and new energy in industrial area, the battery of industrial tram is used as the temporary storage point of residual energy, and the smart grid is established for power dispatching, which makes the input cost of electric energy from power company reach the minimum. Markov decision process (MDP) is used to model the output value, consumption and storage of electric energy with unknown random initial values. An online learning control method is proposed, which can adapt to the dynamic growth of system information and make the model converge to the optimal state. Thus, when the algorithm converges to the optimal state, the corresponding control strategy is the optimal strategy to minimize the power consumption.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：2057708