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Die besten smart grids-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte smart grids-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

smart grids

  • CityLearn

    Eine Open-Source-Verstärkungslern-Umgebung zur Optimierung des Energie managements von Gebäuden, Mikrogrid-Steuerung und Demand-Response-Strategien.
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    Was ist CityLearn?
    CityLearn bietet eine modulare Simulationsplattform für die Energieforschung mittels Verstärkungslernen. Benutzer können mehrzonenfähige Gebäudepakete, HVAC-Systeme, Speichereinheiten und erneuerbare Energiequellen definieren und RL-Agenten gegen Demand-Response-Ereignisse trainieren. Die Umgebung liefert Zustandsbeobachtungen wie Temperaturen, Lastprofile und Energiepreise, während Aktionen Setpoints und Speichersteuerung übernehmen. Eine flexible Belohnungs-API ermöglicht benutzerdefinierte Metriken—wie Kosteneinsparungen oder Emissionsreduktionen—and Logging-Tools unterstützen die Leistungsanalyse. CityLearn ist ideal für Benchmarking, Curriculum-Learning und die Entwicklung neuer Steuerungskonzepte in einem reproduzierbaren Forschungsrahmen.
    CityLearn Hauptfunktionen
    • Konfigurierbare Multi-Zonen-Gebäude- und Mikrogrid-Simulation
    • Demand-Response-Ereignismodellierung
    • Anpassbare Belohnungsfunktion-API
    • Baseline-Agentenimplementierungen
    • Detaillierte Log- und Analysewerkzeuge
    • Verwaltung von Szenarien und Datensätzen
    CityLearn Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Primär auf Training und Simulation fokussiert, möglicherweise ist eine Integration mit tatsächlicher Robotik-Hardware für den Einsatz erforderlich.
    Abhängig von der Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Datensätze für das Training realistischer Navigationspolitiken.
    Keine Preis- oder kommerzielle Supportinformationen verfügbar.

    Vorteile

    Ermöglicht Training in großen, stadtausmaßigen, realen Umgebungen mit extremen Umweltveränderungen.
    Verwendet kompakte bimodale Bilddarstellungen für probeeffizientes Lernen, wodurch die Trainingszeit im Vergleich zu Rohbildmethoden erheblich reduziert wird.
    Unterstützt Generalisierung über Tag/Nacht- und Saisonübergänge hinweg, was die Robustheit der Navigationspolitiken verbessert.
    Open Source mit öffentlich zugänglichem Code und Datensätzen.
Ausgewählt