Optimal real-time scheduling of battery operation using reinforcement learning
Notice bibliographique
Résumé
Adoption of battery energy storage systems working with solar photovoltaic distributed systems for residential household applications strongly depends on their return on investment. Battery energy storage system (BESS) technology costs have been strongly decreasing during the last decade. However, such a tendency has to be supported by optimal BESS real-time operation strategies that adapt to the stochastic operation conditions (residential load, solar generation, and electricity prices) and minimize the customer's electric bill. This work presents a real-time adaptive BESS controller that implements a load-shifting strategy under time-of-use and feed-in-tariff (microFIT) regulatory incentives. The optimization of the battery operating strategy is carried out by a Q-learning algorithm and later encoded in a neural network that implements the optimal strategy at a fraction of the computation cost. Real residential demand and solar generation profiles during the summer and winter seasons in Edmonton, Canada, are utilized to train and test the controller. Two battery technologies, lithium-ion and vanadium redox flow, are simulated; real charge-discharge experimental data from an installed system was used. The proposed adaptive controller outperforms the optimal strategy, both during the summer and winter testing periods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».