报告信息: 2024年10月11日，第五届中国电机工程学会与英国工程技术学会能源电力发展论坛（The 5th CSEE-IET Energy & Power Development Forum）在北京举办。会上，清华大学电机系教授，青海大学副校长，梅生伟老师作了题为“基于深度学习的新型电力系统建模、感知和调控——浅谈计算数学的威力”的报告，征得专家同意，特与您分享。
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Research Article | Mobile Battery Energy Storage System Control with Knowledge-Assisted Deep Reinforcement Learning
Huan Zhao, Zifan Liu, Xuan Mai, Junhua Zhao, Jing Qiu, Guolong Liu, Zhao Yang Dong, Amer M. Y. M. Ghias
基于知识辅助的深度强化学习的移动电池能源储存系统控制
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南洋理工大学赵焕，香港中文大学（深圳）赵俊华等人提出了一个以市场套利实现利润最大化的MBESS用深度强化学习框架。基于该框架，本文提出了一种基于知识辅助的双深度Q网络（KA-DDQN）算法，该算法可实现学习最优策略并提高学习效率。针对基于调度和短期规划结果的整数行动，提出了两种知识辅助学习的标准行动生成方法。仿真结果表明，所提框架和算法可以实现最优结果，相比既往方法，KA-DDQN可使学习效率约提升30%。
期刊简介
Energy Conversion and Economics
能源转换与经济
主编(以姓氏首字母为序)：
董朝阳、汤广福、文福拴
ISSN：2634-1581
收录信息：能源电力领域高质量科技期刊分级目录（2022年版）、Ei Compendex、Inspec、DOAJ、知网
创刊时间：2020年
官网：http://wileyonlinelibrary.com/iet-ece
