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基于深度强化学习区间多目标优化的智能建筑低碳优化调度

侯慧何梓姻陈跃侯婷婷唐金锐吴细秀

电力系统自动化2023，Vol.47Issue(21)：47-57,11.

电力系统自动化2023，Vol.47Issue(21)：47-57,11.DOI:10.7500/AEPS20230428001

基于深度强化学习区间多目标优化的智能建筑低碳优化调度

Low-carbon Optimal Dispatch of Smart Building Based on Interval Multi-objective Optimization with Deep Reinforcement Learning

侯慧 ¹何梓姻 ²陈跃 ³侯婷婷 ⁴唐金锐 ¹吴细秀¹

作者信息

1. 武汉理工大学自动化学院,湖北省武汉市 430070||武汉理工大学深圳研究院,广东省深圳市 518000
2. 武汉理工大学自动化学院,湖北省武汉市 430070
3. 武汉理工大学自动化学院,湖北省武汉市 430070||国网湖北省电力有限公司十堰供电公司,湖北省十堰市 442000
4. 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,湖北省武汉市 430077
折叠

摘要

关键词

深度强化学习/区间多目标优化/智能建筑/不确定性/碳交易

Key words

deep reinforcement learning/interval multi-objective optimization/smart building/uncertainty/carbon trading

引用本文复制引用

侯慧,何梓姻,陈跃,侯婷婷,唐金锐,吴细秀..基于深度强化学习区间多目标优化的智能建筑低碳优化调度[J].电力系统自动化,2023,47(21):47-57,11.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(52177110). 本文研究得到深圳市科技计划(JCYJ20210324131409026)、国网湖北省电力有限公司2022年科技项目(521538220005)资助,特此感谢! This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.52177110). （52177110）

电力系统自动化

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1000-1026

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