텍사스 엔지니어들은 복잡한 에너지 문제를 해결하기 위해 우리 카지노 커뮤니티로 향했습니다.
theCityLearn Challenge, 현재 두 번째 판에서는 전 세계의 우리 카지노 팀이 9 개의 건물로 구성된 가상 지역을위한 제어 시스템을 만들어 에너지 효율을 극대화합니다. 팀은 강화 학습이라는 기계 학습 모델, 기계 학습 모델을 훈련시키는 방법 인 특정 목표 또는 보상을 염두에두고 시행 착오 구성 요소를 사용하는 "지능형 에이전트"를 프로그래밍해야합니다.
앞으로 건물에는 점점 더 많은 인터넷 연결 가전 제품이 있으며 그리드와 서로 통신 할 수 있으며 결합 된 전기 수요를 관리하고 그리드의 긴장을 줄일 수 있습니다..
텍사스 전역의 2 월 중단은 눈과 얼음 폭풍과 발전소가 오프라인으로 인한 높은 수요의 조합에서 비롯되어 그리드에 엄청난 부담을줍니다. 결과적으로, 유틸리티는 주민들에게 전력을 차단하여 "부하"를 흘려야했지만, 조건 때문에 거의 일주일 동안 온라인으로로드를 다시 가져올 수 없었습니다..
"부하를 흘리는 대신 그 부하를 바꿀 수 있다면 아무도 정전에 직면하지 않았을 것"이라고 Zoltan Nagy는 민사, 건축 및 환경 공학부의 조교수가 말했다. 도전.
그리고 이것이 바로이 도전이 다루려고 시도하는 문제입니다. 대부분 학생들의 팀은 4 년의 날씨 시뮬레이션을받은 다음 지능형 제어 시스템은 조건에 따라 전력 수요를 처리하도록 프로그래밍됩니다.
이상적으로, 팀은 그리드에 과부하를 피하는 방식으로 도전적인 조건의시기에 최고 수요를 관리 할 수있는 상황을 달성 할 수 있습니다..
작년에 4 개의 팀이 도전에 가입했으며 올해에는 10 개 이상의 팀이 경쟁하고 있습니다. 올해 우승자에게 상금이 상상되며 제출은 7 월 25 일까지 문을 엽니 다.
올해의 도전은Energy Instituteand the기계 학습 우리 카지노소오스틴 텍사스 대학교;온보드 데이터매사추세츠 케임브리지; 그리고재생 가능 및 지속 가능한 에너지 우리 카지노소콜로라도 대학교 볼더에서
UC Boulder의 토목, 환경 및 건축 공학과의 교수 인 Gregor Henze는 강화 학습 알고리즘을 사용하여 건물 에너지 사용을 관리하는 선구자입니다. Henze는 2019 년 UT의 Civil, Architectural and Environmental Engineering Department에 대해이 강의를 제공했습니다. 로봇 공학적으로 전환하는 엔지니어 인 Nagy는 이미 에너지 사용 문제에 대해 생각하고 있었고 그의 우리 카지노 그룹은 가상 지역을 건설했습니다.
작년, Nagy, Henze 및 Vazquez-Canteli논문 게시에너지 사용에 대한 강화 학습. Nagy는 우리 카지노 외에도 이번 우리 카지노를 시작하는 것이 합리적이었다고 Nagy는 말합니다. 왜냐하면 많은 다른 분야에서 더 많은 마음을 다루는 것이 해결책을 가져올 수 있다는 사실을 해결하기 위해 도전적이고 점점 더 중요한 문제이기 때문에.
"기존 전기 수요 모델은 석탄 우리 카지노 중단하고 가스 우리 카지노 줄여야하기 때문에 죽었다"고 말했다.
