An Event-Driven Neural Kalman Model for State Representation and Learning-Based Dynamic Scheduling of Industrial Energy System
Notice bibliographique
Résumé
Operation optimization of industrial energy systems (IES) can effectively improve energy utilization efficiency and reduce carbon emissions. Learning-based optimization models such as reinforcement learning (RL) have been widely applied in dynamic scheduling of energy systems. However, they are usually time-driven periodic optimization that require the state variables having obvious time distribution rules, without considering the event-triggered characteristics of IES, and the uncertainty in state distribution caused by production-energy coupling. Thus, an event-driven neural Kalman state representation and dual-scale strategy learning framework is proposed in this study. To implement latent state construction with time distribution characteristics, an improved proximal policy optimization with neural Kalman state representation is developed to formulate time-driven scheduling policies, where the Kalman filter and RL parameters are trained in cascade to achieve an end-to-end learning process. In order to realize an event-driven policy learning, a state transition matrix connecting approach is proposed for collaborative calculation of time-event dual-scale policies. To verify the effectiveness of the proposed method, real data from a domestic steel company are employed for experiments. Commonly used and state-of-the-art approaches are selected for comparisons. The results validate the advantages of the proposed approach in terms of scheduling frequency, cost-effectiveness, and adaptation to industrial uncertain environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».