| 초록 |
최근 들어 친환경 에너지의 중요성이 부각되면서, 점차 많은 친환경 설비들이 건설되고 있다. 하지만 원하는 때에 필요한 만큼 생성할 수 없다는 친환경 에너지의 특성으로 인하여, 에너지의 공급이 넘치는 경우에는 잔류 에너지(Curtailed energy)를 제대로 사용하지 못하고 낭비하고 있는 상황이다. 이러한 제약으로 인해, 친환경 잔여 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템의 필요성이 중요해지고 있다. 시스템 관리에는 Mathematical programming (MP)을 사용하여 최적의 방법으로 관리할 수도 있지만, 시스템의 크기가 커질 경우, 계산 비용과 시간이 많이 들어가게 된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 보완한 강화학습(Reinforcement learning)을 사용하여 잔류 에너지 저장 관리 시스템을 구축하였다. 학습된 모델은 다른 데이터에서 검증하여 학습이 잘 되었음을 보였고, 여러가지 다른 조건에서도 기존의 학습된 모델이 잘 적용됨을 확인할 수 있었다. 또한 여러가지 조건에서 강화학습이 제대로 이루어졌음을 보여주면서 인공지능의 학습이 인간의 선택과 유사하게 되었음을 확인할 수 있었다. |
