强化学习驱动的能源互联网中多目标能源管理

"这篇研究论文探讨了在能源互联网中利用强化学习进行多目标能量管理的策略，特别是针对We-Energy这种新型的能源生产、存储和消费模式。论文由东北大学信息科学与工程学院的作者撰写，旨在通过优化模型构建一个环保且运行成本低的能源消耗结构，并采用强化学习方法解决多目标优化问题。" 正文: 在能源互联网的背景下，We-Energy作为一种创新的能源生产、储存和消费模式，旨在最大化可再生能源的利用率。本文的核心关注点在于如何在由联合热电联产（CHP）、光伏单元、供热单元和储能设备组成的能源互联网系统中实现有效的能量管理。 首先，论文提出了一种多目标优化模型。这个模型的目标是平衡多个相互冲突的指标，如提高能源效率、降低运营成本、确保供电稳定性以及减少对环境的影响。这样的多目标优化对于复杂能源系统的管理至关重要，因为它需要同时考虑到经济效益和环境保护。 其次，为了应对多目标优化的挑战，作者引入了强化学习的方法。强化学习是一种机器学习技术，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。在这个场景中，智能体代表能量管理系统，它会根据当前状态（如能源供需、环境条件等）选择行动，并通过环境的反馈（奖励或惩罚）来不断调整其决策策略，以达到长期目标的最大化。 在实际应用中，强化学习可以处理不确定性和动态变化的环境，这在能源管理中是非常关键的，因为能源供应（如太阳能和风能）和需求都是时间和天气敏感的。通过不断试错和学习，智能体能够适应这些变化并优化其操作策略，从而在满足不同目标之间找到最佳平衡点。 此外，论文可能还讨论了如何设计合适的奖励函数来引导智能体的学习过程，以及如何处理多目标优化中的目标冲突问题。可能还包括了实验结果，展示强化学习算法在模拟和真实环境中的性能，以及与传统控制方法的比较。 这篇研究论文通过将强化学习应用于多目标能量管理，为We-Energy在能源互联网中的高效运行提供了一种新的解决方案，有助于推动绿色、可持续的能源系统的发展。