使用自适应强化学习技术在智能家居中进行动态设备调度和能源管理

快速阅读: 据《Nature.com》称，本文提出一种结合SAPOA与MO-DQN的需求响应方法，提升智能家居的能源管理效率。实验显示，在无/有可再生能源情况下，PAR值显著降低，优化了电器调度与用户偏好。

智能家居能源管理之所以复杂，是因为用户的偏好、费用以及能耗各不相同，这些动态因素对于传统系统来说很难处理。但强化学习和优化技术的新进展可能带来帮助。本文介绍了一种创新的需求响应（DR）方法，将自适应猎豹优化算法（SAPOA）与多目标深度Q网络（MO-DQN）相结合，从而提升智能家居在能源消耗、成本及用户偏好方面的管理水平。

SAPOA能够自适应地优化多个目标，而DQN通过整合交互来提高决策能力。所提出的方法通过学习以往的能源使用模式，优化关键家用电器的调度，以适应用户偏好，提高能源效率。

传统的家庭能源管理系统（HEMS）采用静态优化方式，难以应对变化的费用和动态的用户偏好。目前使用的强化学习（RL）方法通常缺乏复杂的优化整合。

实验结果表明，在没有可再生能源（RES）的情况下，所提出的解决方案将峰值平均比（PAR）值从3.4286降低到1.9765；在使用可再生能源（RES）的情况下，则降低到1.0339。通过将SAPOA与DQN结合，所提出的方法优化了能源管理，优化了电器调度，并有效管理了不确定性，从而提高了性能和灵活性。

峰值平均比（PAR）、能源使用和电费支出等指标用于评估性能，Matlab平台用于实施。

(以上内容均由Ai生成)