کتاب مرزهای نوین در MARL برای شبکههای برق هوشمند
249,950 تومان
📚 کتاب آموزشی جامع
📚 اطلاعات کتاب
عنوان کتاب: کتاب مرزهای نوین در MARL برای شبکههای برق هوشمند
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینهسازی سیستمهای مدیریت انرژی در شبکههای برق توزیع شده
📋 سرفصلهای کتاب (100 موضوع)
- 1. مقدمه بر شبکههای برق هوشمند
- 2. مفاهیم پایه شبکههای برق هوشمند
- 3. اجزای کلیدی شبکههای برق هوشمند
- 4. مزایای شبکههای برق هوشمند
- 5. چالشهای شبکههای برق هوشمند
- 6. مقدمه بر یادگیری تقویتی چندعاملی (MARL)
- 7. مفاهیم پایه MARL
- 8. عاملها، محیط، پاداش، سیاست
- 9. تفاوت MARL با یادگیری تقویتی تک عاملی
- 10. انواع MARL: همکاری، رقابت، ترکیبی
- 11. مرزهای نوین در MARL
- 12. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
- 13. شبکههای عصبی عمیق در MARL
- 14. یادگیری تقویتی عمیق چندعاملی (MADRL)
- 15. معماریهای MADRL
- 16. عوامل مرکزی، عوامل مستقل، عوامل نیمه مرکزی
- 17. مدلهای همکاری در MADRL
- 18. مدلهای رقابتی در MADRL
- 19. مدلهای ترکیبی در MADRL
- 20. کاربرد MARL در شبکههای برق هوشمند
- 21. مدیریت تقاضا در شبکههای برق هوشمند
- 22. پیشبینی بار در شبکههای برق هوشمند
- 23. بهینهسازی تولید در شبکههای برق هوشمند
- 24. مدیریت ذخیرهسازی انرژی در شبکههای برق هوشمند
- 25. توزیع انرژی در شبکههای برق هوشمند
- 26. مدیریت شبکه در شرایط اضطراری
- 27. حفاظت و اطمینانپذیری شبکه
- 28. تشخیص و مقابله با نقص
- 29. پاسخگویی به رویدادهای ناخواسته
- 30. بهینهسازی جریان توان
- 31. مدیریت ریزشبکهها
- 32. ادغام منابع انرژی تجدیدپذیر
- 33. مدیریت وسایل نقلیه الکتریکی
- 34. شبکههای توزیع هوشمند
- 35. سیستمهای اندازهگیری پیشرفته (AMI)
- 36. تحلیل دادههای AMI با MARL
- 37. شبیهسازی شبکههای برق هوشمند
- 38. پلتفرمهای شبیهسازی MARL
- 39. ارزیابی عملکرد الگوریتمهای MARL
- 40. معیارهای ارزیابی در MARL
- 41. چالشهای پیادهسازی MARL در شبکههای برق هوشمند
- 42. مقیاسپذیری الگوریتمهای MARL
- 43. ناپایداری آموزش در MARL
- 44. مشکل ناظر (Credit Assignment Problem)
- 45. عدم قطعیت در محیط شبکه
- 46. تغییرپذیری محیط شبکه
- 47. حریم خصوصی و امنیت دادهها
- 48. ملاحظات اخلاقی در MARL
- 49. روشهای پیشرفته در MARL
- 50. یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل
- 51. یادگیری تقویتی بدون مدل
- 52. یادگیری تقویتی از طریق تقلید (Imitation Learning)
- 53. یادگیری تقویتی از طریق مشاهده (Inverse Reinforcement Learning)
- 54. یادگیری تقویتی در محیطهای پویا
- 55. یادگیری تقویتی در محیطهای با ابعاد بالا
- 56. یادگیری تقویتی برای تصمیمگیریهای بلندمدت
- 57. یادگیری تقویتی برای تصمیمگیریهای آنی
- 58. یادگیری تقویتی با پاداشهای پراکنده
- 59. یادگیری تقویتی با پاداشهای منفی
- 60. یادگیری تقویتی با یادگیری از همتایان
- 61. یادگیری تقویتی با یادگیری از مربی
- 62. یادگیری تقویتی با استدلال مبتنی بر دانش
- 63. یادگیری تقویتی با شبکههای عصبی گراف (GNNs)
- 64. یادگیری تقویتی با شبکههای عصبی کانولوشنی (CNNs)
- 65. یادگیری تقویتی با شبکههای عصبی بازگشتی (RNNs)
- 66. یادگیری تقویتی با شبکههای عصبی ترنسفورمر
- 67. یادگیری تقویتی با یادگیری اکتشافی (Exploration)
- 68. یادگیری تقویتی با یادگیری استراتژی (Exploitation)
- 69. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر حافظه
- 70. یادگیری تقویتی با یادگیری مبتنی بر تجربه
- 71. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی توزیع شده
- 72. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی فدرال
- 73. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی فعال
- 74. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی نیمه نظارتی
- 75. یادگیری تقویتی با یادگیری تقویتی غیرقابل توضیح (Explainable MARL)
- 76. کاربردهای پیشرفته MARL در شبکههای برق هوشمند
- 77. بهینهسازی بازار انرژی
- 78. طراحی بازار انرژی انعطافپذیر
- 79. مدیریت ریسک در بازارهای انرژی
- 80. پیشبینی قیمت انرژی
- 81. مدیریت منابع انرژی توزیع شده (DERs)
- 82. هماهنگی DERs برای پایداری شبکه
- 83. کنترل فرکانس و ولتاژ با DERs
- 84. پاسخگویی فرکانس با DERs
- 85. پاسخگویی ولتاژ با DERs
- 86. مدیریت تداخل بین DERs
- 87. تشخیص و جداسازی خطا در DERs
- 88. بهینهسازی شارژ و دشارژ وسایل نقلیه الکتریکی
- 89. مدیریت ناوگان وسایل نقلیه الکتریکی
- 90. شارژ هوشمند وسایل نقلیه الکتریکی
- 91. تخلیه هوشمند وسایل نقلیه الکتریکی
- 92. مدیریت شبکه در زمان واقعی
- 93. تصمیمگیری بهینه در شرایط بحرانی
- 94. بهبود قابلیت اطمینان شبکه
- 95. افزایش کارایی شبکه
- 96. کاهش تلفات انرژی
- 97. پشتیبانی از اهداف پایداری
- 98. ادغام فناوریهای نوظهور
- 99. اینترنت اشیاء (IoT) در شبکههای برق هوشمند
- 100. MARL برای مدیریت دستگاههای IoT
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.