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该研究提出了一个基于多智能体的双层运营框架,用于低碳需求管理。通过优化控制信号最大化利润,优化调度决策最小化运营成本,并计算配电边际价格和碳强度。通过网络通信与其他智能体合作,利用配电网络的不完全信息。使用共识多智能体有约束策略优化的安全强化学习算法进行求解。在案例研究中证明了该方法的有效性。

安全约束的多智能体强化学习在主动电压控制中的应用

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-05-14T00:00:00Z

该研究提出了一个基于多智能体的双层运营框架,用于低碳需求管理。通过优化控制信号最大化利润,优化调度决策最小化运营成本,并计算配电边际价格和碳强度。使用共识多智能体有约束策略优化的安全强化学习算法进行求解。在案例研究中证明了该方法的有效性。

实时可持续数据中心的碳足迹减少

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-03-21T00:00:00Z

该研究提出了一个基于多智能体的双层运营框架,用于低碳需求管理。上层通过优化控制信号最大化利润,下层通过优化调度决策最小化运营成本。通过网络通信与其他智能体合作,分布式柔性负荷智能体利用配电网络的不完全信息。使用共识多智能体有约束策略优化的安全强化学习算法进行求解。在33和123节点配电网系统上的案例研究证明了方法的有效性。

分布式网络多智能体安全强化学习在低碳需求管理中的应用

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-27T00:00:00Z
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