Überblick über die Forschung und Praxis von Deep Learning und Reinforcement Learning in Smart Grids

Smart Grids sind der Entwicklungstrend der Energiesysteme und haben weltweit viel Aufmerksamkeit erregt. Aufgrund ihrer Komplexität und der Ungewissheit des Smart Grids sowie des hohen Informationsvolumens, das gesammelt wird, stellen Techniken der künstlichen Intelligenz einige der grundlegenden Technologien für die zukünftige Entwicklung und den Erfolg dar. Durch die sinkenden Kosten für Rechenleistung, die Fülle an Daten und bessere Algorithmen ist KI in ihre neue Entwicklungsphase eingetreten, und KI 2.0 entwickelt sich rasch. Deep Learning (DL), Reinforcement Learning (RL) und deren Kombination - Deep Reinforcement Learning (DRL) sind repräsentative und relativ ausgereifte Methoden im Bereich der KI 2.0. Dieser Artikel führt in das Konzept und den aktuellen Stand der oben genannten drei Methoden ein, fasst ihr Potenzial für die Anwendung in Smart Grids zusammen und bietet einen Überblick über die Forschungsarbeiten zu ihrer Anwendung in Smart Grids.