فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع انتقال یادگیری برای کنترل پمپ حرارتی مبتنی بر DRL به اهرم بهره وری انرژی PDF

توجه : این فایل به صورت فایل PDF (پی دی اف) ارائه میگردد

 فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع انتقال یادگیری برای کنترل پمپ حرارتی مبتنی بر DRL به اهرم بهره وری انرژی PDF دارای ۱۱ صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در PDF می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل پی دی اف فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع انتقال یادگیری برای کنترل پمپ حرارتی مبتنی بر DRL به اهرم بهره وری انرژی PDF  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع انتقال یادگیری برای کنترل پمپ حرارتی مبتنی بر DRL به اهرم بهره وری انرژی PDF،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع انتقال یادگیری برای کنترل پمپ حرارتی مبتنی بر DRL به اهرم بهره وری انرژی PDF :

دانلود فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع انتقال یادگیری برای کنترل پمپ حرارتی مبتنی بر DRL به اهرم بهره وری انرژی PDF

در قالب pdf و در ۱۱ اسلاید،قابل ویرایش، شامل:

موضوع انگلیسی:Transfer learning applied to DRL-Based heat pump control to leverage
microgrid energy efficiency

بخشی از متن:آب گرم خانگی تقریباً ۱۵ درصد از کل انرژی مصرفی منازل مسکونی را تشکیل می دهد
اروپا، و بیشتر این استفاده در دوره های خاصی از روز اتفاق می افتد و در نتیجه اوج نامطلوب ایجاد می شود
بارها افزایش تولید انرژی از انرژی های تجدیدپذیر، پیچیدگی بیشتری در انرژی می افزاید
متعادل کردن تکنیک‌های یادگیری ماشین برای کنترل پمپ حرارتی در این زمینه کارآمدی را نشان داده‌اند.
با این حال، کاهش زمان و داده های مورد نیاز برای آموزش سیاست های موثر می تواند چالش برانگیز باشد.
این مقاله به بررسی کاربرد یادگیری انتقال اعمال شده بر اساس یادگیری تقویتی عمیق می پردازد
کنترل پمپ حرارتی برای افزایش بهره وری انرژی در ریزشبکه. ابتدا یک الگوریتم پیشنهاد می کنیم
برای کنترل دمای آب گرم خانگی و بهینه سازی مصرف خود PV. دوما ما
یادگیری انتقالی را برای سرعت بخشیدن به فرآیند همگرایی انجام دهید. آزمایش ها در یک مستقر شدند
محیط شبیه سازی شده با استفاده از داده های واقعی از دو پروژه پاسخگویی به تقاضای مسکونی نتایج نشان می دهد
که الگوریتم پیشنهادی پس از استفاده از یادگیری انتقال، تا ۱۰ درصد پس انداز را به دست آورد
کمک به جابجایی بار علاوه بر این، زمان یادگیری برای آموزش سیاست‌های کنترل تقریباً بهینه بود
بیش از ضریب ۵ کاهش یافته است.