A Reinforcement Learning Approach to Dairy Farm Battery Management using Q Learning

牛奶生产消耗了大量能源，使其成为农业中能源密集型的部门。将可再生能源集成到牛奶生产中可以帮助解决这一挑战。有效的电池管理对于整合可再生能源发电非常重要。由于电力消耗的波动、可再生能源发电的间歇性以及能源价格的波动，管理电池的充电和放电面临着重大挑战。人工智能（AI）有潜力显著改善牛奶生产中可再生能源的利用，但在这个特定领域的研究有限。本研究将爱尔兰作为案例研究，因为其致力于实现2030年以可再生能源为中心的能源战略。本研究提出了一种基于Q学习的算法，用于调度牛奶生产中电池的充放电。本研究还通过添加风力发电数据和考虑其他案例研究来探讨所提出算法的影响。该算法使从电网导入的电力成本降低了13.41％，峰值需求降低了2％，利用风力发电时降低了24.49％。这些结果突显了强化学习在牛奶生产领域管理电池方面的高效性。

如何在奶牛养殖中整合可再生能源以减少能源消耗？如何通过人工智能来管理电池充放电以应对电力消耗的波动和可再生能源的间歇性？

提出了一种基于Q-learning算法的电池充放电调度方案，通过人工智能管理电池充放电以优化奶牛养殖场的能源消耗。

实验结果表明，该算法可以降低进口电力成本13.41％，峰值需求2％，并且在利用风能的情况下降低24.49％。该研究为奶牛养殖业整合可再生能源提供了新思路，同时也为利用人工智能优化电池管理提供了一个新的应用场景。

近年来，关于利用人工智能管理电池充放电的研究逐渐增多，如基于强化学习的电池管理算法、基于深度学习的电池状态预测等。