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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울과학기술대학교 |
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연구책임자 | 심민규 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010814 |
과제고유번호 | 1711165119 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 에너지저장시스템.시계별 전기요금 제도.감가상각.강화학습.최적 운영.Energy Storage System.Time-of-Use.Economic Depreciation.Reinforcement Learning.Optimal Operation. |
□ 연구개요
강화학습 에이전트를 이용하여 신재생 에너지를 포함한 에너지 관련 운영에서 최적의 운영 기법을 탐색한다. 이를 통해서 높은 경제적 효율을 달성한다.
□ 연구 목표대비 연구결과
최초 연구의 목표
+ 신재생 에너지가 우리나라에 널리 보급되기 위해서는 공급자와 수요자의 경제적 잉여(economic surplus)를 극대화 시켜줄 관련 파생상품 거래 시장이 활성화 되어야 한다.
+ 본 연구는 신재생 에너지의 공급(생산량)과 수요에 대한 분석과 예측을 수행하고, 이를 바탕으로 신재생 에너지를 기초
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