改良群強化学習を用いたエネルギープラント運用計画

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST19041

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2019/11/05

タイトル(英語): Improved Swarm Reinforcement Learning for Operational Planning of Energy Plants

著者名: 高橋 賢二郎(明治大学),福山 良和(明治大学)

著者名(英語): Kenjiro Takahashi(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University)

キーワード: エネルギープラント|ＢＥＭＳ|群強化学習|Energy plant|BEMS|Swarm Reinforcement Learning

要約(日本語): この論文では，改良型群強化学習を用いて，エネルギープラント運用計画を作成する。強化学習の特性としては，進化計算と異なり，事前知識を必要なくとも学習を行える点である。エネルギープラント運用計画作成に対して，強化学習の特性を生かすことで，事前の知識を必要としない学習によって，運用計画を作成することが可能となる。この論文の結果では，従来の群強化学習と比較し，提案する手法の有効性を確認する。

要約(英語): This paper proposes an improved reinforcement learning technique, and its application to operational planning of energy plants in midsized buildings. The results of the proposed swarm reinforcement learning based method are compared with the conventional PSO-Q based method. It is verified that energy cost by the proposed method can be reduced more than the PSO-Q based method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,067 Kバイト