Energy management of smart grid based on multi agent system and reinforcement learning
Çok ajanlı sistem ve takviye öğrenimine dayalı akıllı şebeke enerji yönetimi
- Tez No: 695446
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OĞUZ KARAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Enerji sektörü, fosil yakıtların tükenmesi ve dikkate alınması gereken önemli değişikliklerden geçiyor çevre için güneş ve rüzgar enerjisi kaynakları gibi yenilenmeleri kullanmasına izin verdi. bir mikro- şebeke, akıllı şebekenin bir bileşenini oluşturur ve önemli bir rol oynamaya hazırdır. yenilenebilir kaynakların genelleştirilmesi. Bununla birlikte, yenilenebilir enerji kesintili olduğu için doğası, mikro şebekenin dinamiklerini ve kararlılığını ve dolayısıyla yeni yaklaşımları etkiler. mikro şebekeye entegre edildiğinde koordinasyon ve kontrol gereklidir. Mevcut sistemler yetersiz çalışma zamanı uyarlanabilir davranış ve iletişim ek yükünden muzdarip. Bu zorlukları karşılamak için ve üretim, enerji depolama ve yük talepleri arasında en uygun dengeyi sağlamak için ihtiyacımız olan verimli iletişim ve kontrol stratejilerini mikro şebeke izlemeye dahil etmek. Bunda tez a, Bir mikro şebekenin optimal enerji yönetimi için Takviye öğrenimi uygulanır. Dağıtılmış optimizasyon için Çok Aracılı Güçlendirme Öğrenimi'ne (MARL) genişletildi. mikro şebekeler. Takviyeli öğrenme yöntemlerinin performansları karşılaştırılmıştır. geleneksel yöntemler. MAS ve MARL'nin etkinliği, mikro şebekede aşağıdakiler için araştırılır: dinamik çevrede ve ekonomik ve çevresel açıdan otonom adaptasyon optimizasyon.
Özet (Çeviri)
The energy sector is undergoing fundamental shifts the depletion of fossil fuels and considerations for the environment have allowed it to use renews like solar and wind energy resources. A micro- grid constitutes a component of an intelligent grid and is ready to play an important role in the generalization of renewable resources. However, because renewable energy is intermittent in nature, it affects the dynamics and stability of the micro-grid and thus new approaches for coordination and control are required when integrated in the micro-grid. The existing systems lack run-time adaptive behavior and suffer from communication overhead. To meet these challenges and to achieve an optimal balance between generation, energy storage and load demands, we need to incorporate efficient communication and control strategies into micro-grid monitoring. In this thesis a, Reinforcement learning is implemented for optimal energy management of a micro-grid. It is extended into Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) for distributed optimization of micro-grids. The performances of the reinforcement learning methods are compared with conventional methods. The effectiveness of MAS and MARL are investigated in micro-grid for autonomous adaptation in the dynamic environment, and for economic and environmental optimization.
Benzer Tezler
- Akıllı dağıtım şebekelerinde işletim koşullarının iyileştirilmesine yönelik çok ajanlı kontrol yönteminin geliştirilmesi
Developing multi agent control methods for improved operational conditions in smart distribution networks
GÖRKEM ŞEN
Doktora
Türkçe
2018
EnerjiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA BAYSAL
- Türkiye enerji piyasasının makine öğrenmesi uygulamasıyla düşük-karbon salımına geçişte ajan temelli modellenmesi
Turkish energy market agent-based modeling for low-carbon transition with machine learning application
BURAK GÖKÇE
Doktora
Türkçe
2026
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU
- Akıllı şebekelerde sanal güç santraline entegre edilen raylı sistemlerin yapay zekâ temelli enerji optimizasyonu ve santrale etkisi
Artificial intelligence based energy optimization of rail systems integrated into virtual power plants in smart grids and its impact on the plant
RAMAZAN GÜNGÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL ÇAM
- Real-tıme model predıctıve control-based energy management of mıcrogrıd ın Karabuk Unıversıty campus
Karabük üniversitesi kampüsündeki mikro şebekenin gerçek zamanlı model öngörülü kontrol tabanlı enerji yönetimi
ABDELLFATAH GH SHIBANI AMAR
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZİYODULLA YUSUPOV
- An optimal energy management system for sustainable city based on renewable energy sources
Sürdürülebilir şehir için yenilenebilir enerji kaynaklarına dayalı en uygun enerji yönetim sistemi
MOHAMED ALI H. ELWEDDAD
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET TAHİR GÜNEŞER