可解释的基于强化学习的家庭能源管理系统：使用可微分决策树
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。随着能源转型的持续进行，需求侧灵活性已成为现代电力网络的一个重要方面，以提供网络支持并实现可持续能源的进一步整合。除了传统能源源之外，住宅部门是另一个主要且大量未开发的灵活性源，这是由于太阳能光伏、家庭电池和电动汽车的增加而推动的。然而，解锁住宅灵活性是具有挑战性的，因为需要一个能够有效管理家庭能源消耗并在各种不同的房屋之间具有可扩展性的控制框架，并维持用户舒适度。我们旨在解决这个具有挑战性...
随着能源转型，需求侧灵活性成为电力网络的重要方面。研究引入了基于可微分决策树的强化学习方法，用于解锁住宅部门的灵活性。该方法适应性强，提供简单的控制策略，改善用户接受度。初步研究表明，该方法在成本节约方面表现优异，节约率提高了约20%。
