CityLearn은 건물 및 마이크로그리드의 에너지 관리를 시뮬레이션하고 최적화하기 위해 설계된 오픈소스 파이썬 강화학습 환경입니다. 구성 가능한 에너지 시스템, 수요 반응 이벤트, 맞춤형 보상 함수 등을 제공하며, 냉방, 난방, 저장 작동에서 RL 에이전트를 교육하고 평가합니다. 연구자와 실무자는 표준 시나리오와 데이터세트를 이용하여 다양한 알고리즘의 벤치마킹이 가능하며 운영 효율성을 향상시키고 탄소 배출을 저감할 수 있습니다.
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CityLearn
CityLearn은 건물 및 마이크로그리드의 에너지 관리를 시뮬레이션하고 최적화하기 위해 설계된 오픈소스 파이썬 강화학습 환경입니다. 구성 가능한 에너지 시스템, 수요 반응 이벤트, 맞춤형 보상 함수 등을 제공하며, 냉방, 난방, 저장 작동에서 RL 에이전트를 교육하고 평가합니다. 연구자와 실무자는 표준 시나리오와 데이터세트를 이용하여 다양한 알고리즘의 벤치마킹이 가능하며 운영 효율성을 향상시키고 탄소 배출을 저감할 수 있습니다.
추천
CityLearn란?
CityLearn은 강화학습을 활용한 에너지 관리 연구를 위한 모듈형 시뮬레이션 플랫폼입니다. 사용자는 다구역 건물 클러스터, HVAC 시스템, 저장 유닛, 재생 에너지원을 정의하고 수요 반응 이벤트에 대응하는 RL 에이전트를 훈련시킬 수 있습니다. 환경은 온도, 부하 프로파일, 에너지 가격 등의 상태 관측값을 제공하며, 행동은 설정점과 저장 디스패치를 제어합니다. 유연한 보상 API는 비용 절감 또는 배출 감축과 같은 맞춤형 메트릭을 허용하며, 로깅 유틸리티는 성능 분석을 지원합니다. CityLearn은 벤치마크, 커리큘럼 학습, 새로운 제어 전략 개발에 적합합니다.
CityLearn을 사용할 사람은?
- 강화학습 연구자
- 에너지 시스템 분석가
- 건물 및 마이크로그리드 운영자
- 에너지관리 분야 학계 강사
CityLearn 사용 방법은?
- 1단계: pip로 설치: pip install citylearn
- 2단계: 파이썬 스크립트에 CityLearn 임포트
- 3단계: 시나리오 YAML 정의를 로드 또는 구성
- 4단계: CityLearn 환경 인스턴스화
- 5단계: RL 에이전트 정의 또는 통합
- 6단계: env.step() 호출하여 에피소드별 훈련
- 7단계: 내장된 메트릭과 로그를 사용하여 성능 평가
플랫폼
- mac
- windows
- linux
CityLearn의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 다구역 건물 및 마이크로그리드 시뮬레이션 구성 가능
- 수요 반응 이벤트 모델링
- 맞춤형 보상 함수 API
- 기본 에이전트 구현체
- 상세 로깅 및 분석 도구
- 시나리오 및 데이터세트 관리
장점
- 강화학습 알고리즘 간 표준화된 벤치마크
- 재현 가능한 연구 환경
- 유연한 시나리오 맞춤화
- 오픈소스 커뮤니티 지원
- 에너지 제어 전략 프로토타이핑 가속화
CityLearn의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 건물 에너지 제어용 RL 알고리즘 벤치마킹
- 수요 반응 전략 개발
- 에너지 시스템 강의에서 강화학습 교육
- 저장 디스패치 및 재생 에너지 통합 평가
- 마이크로그리드 비용 및 배출 최적화 연구
CityLearn의 장점과 단점
장점
극심한 환경 변화가 있는 대규모 도시 규모의 실제 환경에서 교육을 가능하게 합니다.
샘플 효율적 학습을 위한 컴팩트한 이중 모달 이미지 표현을 사용하여 원시 이미지 방법에 비해 교육 시간을 크게 단축합니다.
주간/야간 및 계절 전환 전반에 걸친 일반화를 지원하여 내비게이션 정책의 견고성을 향상시킵니다.
코드와 데이터 세트가 공개된 오픈 소스입니다.
단점
주로 교육 및 시뮬레이션에 중점을 두었으며, 배포를 위해 실제 로봇 하드웨어와의 통합이 필요할 수 있습니다.
현실적인 내비게이션 정책 교육을 위한 고품질 데이터 세트의 이용 가능성에 의존합니다.
가격 정보 또는 상업적 지원 정보가 제공되지 않습니다.
CityLearn의 자주 묻는 질문
CityLearn 회사 정보
- mchancan
CityLearn의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
316
평균 방문 시간
00:00:00
방문당 페이지 수
1.02
이탈율
44.24%
Sep 2025 - Nov 2025 전체 트래픽
지리정보
상위 1 지역
United States
100%
Sep 2025 - Nov 2025 전세계 데스크탑 전용
트래픽 소스
Direct
41.84%
Search
32.64%
Referrals
12.70%
Social
9.99%
Paid Referrals
1.72%
Mail
0.21%
Sep 2025 - Nov 2025 데스크탑 전용
CityLearn 리뷰
5/5
CityLearn의 주요 경쟁자와 대안은?
- OpenAI Gym
- EnergyPlus
- GridLearn
- Gym-Energy
- DeepMind Control Suite
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