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Jose Aguilar Escamilla
Jose Aguilar Escamilla
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新的 DR-Gym 环境训练人工智能以应对电力公司需求响应计划
研究人员开发了 DR-Gym，这是一个开源的、与 Gymnasium 兼容的环境，旨在从电力公司的角度训练和评估需求响应计划。该模拟器通过捕捉电力公司定价信号与客户适应之间的动态反馈循环，解决了离线历史数据的局限性。它采用了一个基于真实世界极端事件和基于物理学的建筑需求剖面的状态切换批发价格模型，并利用了一个可配置的多目标奖励函数来指定不同的学习目标。该环境旨在通过优化需求响应策略来提高电网的灵活性和能源的可负担性。
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新的DR-Gym环境训练AI应对电力公司需求响应
研究人员开发了DR-Gym，这是一个开源的、兼容Gymnasium的环境，用于训练强化学习智能体以优化电力公司的需求响应计划。该模拟器通过创建一个真实的、市场层面的环境来解决离线数据限制的挑战，该环境捕捉了电力公司定价与客户适应之间的交互反馈。DR-Gym具有一个制度切换的批发价格模型、基于物理的建筑需求曲线以及一个可配置的多目标奖励函数，以支持电网灵活性和能源可负担性的多样化学习目标。