강화학습 기반 마이크로그리드 control - 3) Deep Q-Network를 통한 3-action control 도출
Vincent의 마이크로그리드 사례에서 Q-learning의 concept를 이용하기 위해, 실제로는 수전/송전이 continuous한 값임에도 불구하고, 1.1kW 수전/ 1.1kW 송전/ idle 의 3가지 action만을 고려하기로 했다. 각 action 별 인덱스는 0, 1...
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강화학습 기반 마이크로그리드 control - 2) 강화학습의 기본, Q-learning 리뷰
지난 포스팅에서, Vincent의 태양광 기반 마이크로그리드의 누적 비용을 최소화하는 최적 control 문제를 소개했다. 또한 이를 선형계획법으로 풀 경우 ‘미래의 태양광 발전량과 부하를 안다’라는, ‘비현실적’인 가정 하의 control을 도출함을 보였다.
로지스틱 회귀에서의 over-confidence에 대한 이해
Logistic regression에서는 각 point 별로 response $y$가 0과 1 중 1일 확률 추정값 $\hat{y}$를 제공한다 (물론 실제 $y$값들은 알려져 있다). 한편, feature space에서 response가 1인 point들과 0인 point들이 완...
강화학습 기반 마이크로그리드 control - 1) 미래를 모를 때의 ‘경제적’ control을 위한 강화학습
재생 발전의 비중이 커질수록, 당장 몇 시간 뒤의 발전량 및 순 부하 (재생발전량을 제한 net power load) 예측조차도 어려워진다. 이런 상황에서 과거 데이터들을 잘 이용해서 ‘경제적으로’ 전력을 공급하도록 설비들을 control하는 것이, ‘스마트’그리드의 중요한 과제이다.