エネルギープラント運用計画への群強化学習の適用におけるパラメータ感度解析

カテゴリ: 全国大会

論文No: 4-228

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

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

著者名: 高橋 賢二郎(明治大学),佐藤 繭子(明治大学),福山 良和(明治大学)

著者名(英語): Kenjiro Takahashi(Meiji University),Mayuko Sato(Graduate School of Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University)

キーワード: エネルギープラント,運用計画,群強化学習

要約(日本語): 本論文では，群強化学習を適用したエネルギープラント運用計画に対し，決定変数の刻みとε-Greedy法で用いるεを変化させた場合のパラメータ感度解析を実施した。現在，進化計算を用いたBEMSを実現するためには，多くのエンジニアリングが必要であり，コスト回収が困難である。中小ビル向けBEMSの実現においては，強化学習の適用により新たなプログラミングをすることなくエンジニアリングの削減が必要不可欠である。以上の様な背景より，著者らは，中小ビルのエネルギープラントモデルに対する運用計画作成に関するエンジニアリング工数の削減を目的として，エネルギープラント運用計画への群強化学習の適用を行った。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 862 Kバイト