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- Originaltitel:
- System zur energieorientierten und kostenbasierten Produktionssteuerung mittels Reinforcement Learning
- Übersetzter Titel:
- System for energy-oriented and cost-based production control using reinforcement learning
- Autor:
- Rösch, Martin Walter
- Jahr:
- 2021
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Engineering and Design
- Betreuer:
- Reinhart, Gunther (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Reinhart, Gunther (Prof. Dr.); Vogel-Heuser, Birgit (Prof. Dr.)
- Sprache:
- de
- Fachgebiet:
- MAS Maschinenbau
- Stichworte:
- Produktionssteuerung; Energieflexibilität; Reinforcement Learning
- Übersetzte Stichworte:
- production control; energy flexibility; reinforcement Learning
- TU-Systematik:
- FER 000; WIR 000
- Kurzfassung:
- Die vorliegende Arbeit beschreibt ein System zur Steuerung einer Produktion, welches gleichermaßen den Energieverbrauch und die logistische Zielerreichung auf Basis der Gesamtkosten regelt. Zu diesem Zweck wird der Energiebezug aus kurzfristigem Stromhandel, Stromspeicher und Eigenerzeugung in die Produktionssteuerung integriert. Als Steuerungsverfahren wird ein Agentensystem entwickelt, welches mittels Reinforcement Learning eine situationsabhängige Steuerungsstrategie erlernt.
- Übersetzte Kurzfassung:
- The present work describes a system for production control, which equally controls the energy consumption and the logistic objectives on the basis of total costs. For this purpose, the energy purchase from short-term electricity trading, electricity storage and self-supply is integrated into the production control. As a solution approach, a multi-agent system is developed which learns a situation-dependent control strategy using reinforcement learning.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1597405
- Eingereicht am:
- 25.03.2021
- Mündliche Prüfung:
- 04.10.2021
- Dateigröße:
- 4141430 bytes
- Seiten:
- 223
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20211004-1597405-1-3
- Letzte Änderung:
- 26.11.2021
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