Reinforcement Learning for Efficient Design and Control Co-optimisation of Energy Systems

这项研究旨在解决可再生能源的分散和依赖天气等问题，从而推动能源转型的发展。为此，研究引入了一种新颖的强化学习框架，专门用于能源系统中设计和控制的协同优化。传统上，在能源领域中整合可再生能源依赖于复杂的数学建模和顺序过程。通过利用强化学习的无模型能力，该框架消除了对显式系统建模的需求。通过联合优化控制和设计策略，该框架增强了可再生能源的整合，并提高了系统效率。这一贡献为能源管理中的高级强化学习应用铺平了道路，从而实现了可再生能源的更加高效和有效的利用。

如何有效地将分散的可再生能源整合到能源系统中？

通过引入一种新的强化学习框架，同时优化设计和控制策略，以提高可再生能源的整合效率和系统效率。

使用强化学习的模型无关性，消除了对显式系统建模的需求。实验结果表明，该框架可以显著提高系统效率和可再生能源的整合效率。

最近的相关研究包括使用强化学习进行能源管理的其他应用，如基于深度强化学习的建筑能源管理和基于强化学习的电力市场建模。