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권경빈 (RaonFriends) 홍수민 (RaonFriends) 허재행 (RaonFriends) 정호성 (Korea Railroad Research Institute) 박종영 (Korea Railroad Research Institute)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제71권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
1,434 - 1,440 (7page)
DOI
10.5370/KIEE.2022.71.10.1434

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In this paper, we propose an energy management agent that controls HVAC facilities and ESS by using the Policy Gradient Method, which is one of the reinforcement learning techniques. For this purpose, based on supervised learning, an artificial neural network was constructed to predict the change in the concentration of fine dust in stations according to the control of fine dust reduction facilities. This was used as a transfer function of the Markov decision process, and the optimal policy based on the normal distribution expressed as conditional probability was obtained through the policy gradient method. In the case study, using the actual data of Nam-Gwangju Station, learning of the energy management agent based on artificial neural network and policy gradient method was conducted. It was confirmed that the total electricity cost was reduced by adjusting the charging and discharging of the energy storage device according to the electricity price by time period.
#Energy management #ESS #Particulate matter #Policy Gradient Method #Reinforcement learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 모델링
3. 역사 내 미세먼지 농도 예측 모델 개발
4. 에너지관리 에이전트 개발
5. 사례연구
6. 결론
References

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