基于马尔科夫决策与强化学习的制造型企业微电网系统控制研究

2021.01.14

投稿:沈洁部门:管理学院浏览次数:

活动信息

时间: 2021年01月15日 09:00

地点: ZOOM会议 ID:8543332587

上海管理论坛第447期(胡文清博士美国密苏里科技大学

 

题目:Joint Manufacturing and Onsite Microgrid System Control Using Markov Decision Process and Neural Network Integrated Reinforcement Learning基于马尔科夫决策与强化学习的制造型企业微电网系统控制研究

演讲人:胡文清,美国密苏里科技大学助理教授

主持人:崔维伟,上海大学管理学院副教授

时间:2021115日,上午9:00

ZOOM会议 ID8543332587

主办单位:上海大学管理学院、上海大学管理学院青年教师联谊会

 

演讲人简介:

胡文清博士,北大数学系毕业,现为美国密苏里科技大学数学系助理教授,以第一作者/通讯作者身份在Stochastics and DynamicsJournal of Nonlinear ScienceDiscrete and Continuous Dynamical SystemsAnnals of Mathematical Science and Applications等知名SCI期刊发表学术论文20余篇。

 

演讲内容简介:

多阶段随机规划问题可以采用马尔科夫决策的方法进行建模,然而当问题中的不确定性参数概率分布未知、决策阶段非常多而且无法分离时,传统基于L-shaped的优化方法无法对问题进行有效求解。对于自建可再生能源发电、储电、配电的生产型企业而言,如何在面临用电需求波动、供电能力不稳定(可再生能源产电量具有间歇性、随机性)的不确定环境下,一方面保证企业具备足够的生产产能、一方面最小化企业在当今分时电价结构下的用电总成本,是一个关乎企业在可持续发展大环境中提升自身竞争力的关键问题。因此,考虑到所建模型的特殊难点,本团队设计了以神经网络近似Q函数的强化学习算法,并通过数据实验验证了所设计算法可在有效时间内提供优异的问题解决方案。

 

 

欢迎广大师生参加!