發(fā)布時間：2018-06-23 16:15

  本文選題：馬爾可夫決策過程(MDP) + 在線學習　； 參考：《吉林大學》2017年碩士論文

【摘要】：目前,隨著科技的日益發(fā)展,智能電網也逐漸受到用戶的關注和重視,而新型能源的開發(fā)與應用也是標志科技創(chuàng)新發(fā)展的重要依據.由于天氣氣候的變化,新型電能產能量帶有的未知性,結合用戶日常用電的不規(guī)律性:建立帶有未知隨機意義下的分布式電能調度系統(tǒng),變得更有現(xiàn)實意義:也成為了建立智能電網的熱點.本文主要針對工業(yè)區(qū)傳統(tǒng)能源和新型能源的產能,利用工業(yè)電車的蓄電池作為剩余電能的臨時存儲點,建立智能電網進行電能調度,使得從電力公司輸入的電能費用達到最少.采用馬爾科夫決策過程(MDP)對帶有未知隨機初值的電能產值、消費、存儲進行建模.提出一個在線學習控制方法能夠適應系統(tǒng)信息的動態(tài)增長并且使得模型收斂到最優(yōu)狀態(tài).這樣,當算法收斂到最優(yōu)狀態(tài)時所對應的控制策略便是使得電能消費最少的最優(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.
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TM73

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本文編號：2057708