摘要
本发明提供了一种能源管理系统的设备调度决策方法及系统、介质、设备,其中方法包括:获取来自能源管理系统的电网信号数据、用户请求数据以及设备管理数据;利用电网信号数据、用户请求数据以及设备管理数据定义成本函数;构建基于强化学习的MDP马尔可夫决策模型,利用MDP马尔可夫决策模型计算成本函数最小化的设备调度决策。通过本发明,将完全自动化EMS的重新调度问题表述为强化学习问题,并通过对设备集群进行近似分解来解决,由此,实现无需显式地对作业重新调度的用户不满进行建模,使EMS能够自行启动作业,允许用户发起更灵活的请求。其计算复杂度与设备集群的数量成线性关系,降低了计算复杂度,促进了需求响应技术在这些领域的应用和发展。
技术关键词
设备管理数据
能源管理系统
调度决策方法
定义
策略
调度决策系统
集群
需求响应技术
计算成本函数
信号
处理器
可读存储介质
决策算法
数据获取模块
复杂度
时间段
计算机设备
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
分布式控制方法
李雅普诺夫函数
多机器人系统
能量罐
特征值
视频大数据分析
预警分析方法
分类策略
习惯
模型构建方法
多尺度特征融合
降噪方法
钻机
工况区域
振动信号处理技术
检修计划
智能编排方法
电力系统检修
深度强化学习算法
非暂态计算机可读存储介质