【标题】Joint control of manufacturing and onsite microgrid system via novel neural-network integrated reinforcement learning algorithms

【作者团队】Jiaojiao Yang, Zeyi Sun, Wenqing Hu, Louis Steinmeister

【发表日期】2022.4.4

【论文链接】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306261922003919

【推荐理由】微电网是一种很有前途的分布式能源供应系统技术，由储能装置、可再生能源等发电能力和可控负荷组成。它已被广泛研究并应用于住宅和商业终端用户以及关键设施。本文提出了一种基于状态的联合动态控制模型，用于微电网和制造系统，其中实施双方的最优控制以协调能源需求和供应，从而在考虑生产目标约束的情况下最大限度地降低总体生产成本。马尔可夫决策过程（MDP）用于制定决策过程。解决公式化 MDP 的主要计算挑战在于与约束交织在一起的高维状态/动作空间的离散和连续部分的共存。提出了一种利用时间差异 (TD) 和确定性策略梯度 (DPG) 算法的新型强化学习算法来解决计算挑战。

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