基于扩散的具有不确定性意识的模型预测控制预测
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内容提要
本研究提出了一种扩散信息模型预测控制框架(D-I MPC),旨在解决部分可观测随机系统中的不确定性预测与决策问题。实验结果表明,该框架在电池能量存储系统的能量套利任务中优于传统方法。
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关键要点
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本研究提出了一种扩散信息模型预测控制框架(D-I MPC)。
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该框架旨在解决部分可观测随机系统中的不确定性预测与决策问题。
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D-I MPC结合了基于扩散的时间序列预测模型与模型预测控制算法。
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实验结果显示,该框架在电池能量存储系统的能量套利任务中优于传统方法。
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在纽约州电力市场的实验中,D-I MPC表现出显著的优势,超越了传统预测方法和无模型强化学习基线。
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