A Condition Knowledge Representation and Feedback Learning Framework for Dynamic Optimization of Integrated Energy Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An optimal energy scheduling strategy for integrated energy systems (IESs) can effectively improve the energy utilization efficiency and reduce carbon emissions. Due to the large-scale state space of IES caused by uncertain factors, it would be beneficial for the model training process to formulate a reasonable state-space representation. Thus, a condition knowledge representation and feedback learning framework based on contrastive reinforcement learning is designed in this study. Considering that different state conditions would bring inconsistent daily economic costs, a dynamic optimization model based on deterministic deep policy gradient is established, so that the condition samples can be partitioned according to the preoptimized daily costs. In order to represent the overall conditions on a daily basis and constrain the uncertain states in the IES environment, the state-space representation is constructed by a contrastive network considering the time dependence of variables. A Monte-Carlo policy gradient-based learning architecture is further proposed to optimize the condition partition and improve the policy learning performance. To verify the effectiveness of the proposed method, typical load operation scenarios of an IES are used in our simulations. The human experience strategies and state-of-the-art approaches are selected for comparisons. The results validate the advantages of the proposed approach in terms of cost effectiveness and ability to adapt in uncertain environments.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle