اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی انتشار و مصرف انرژی در مقیاس خانگی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی انتشار و مصرف انرژی در مقیاس خانگی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت توزیع انرژی از منابع تجدیدپذیر در مقیاس خانگی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سیستم‌های مدیریت انرژی خانگی (HEMS) و چالش‌های بهینه‌سازی
• 2. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی تک‌عامله در مدیریت بار خانگی
• 3. فرمول‌بندی مسئله مدیریت انرژی خانگی در قالب فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف (MDP)
• 4. معرفی محیط‌های چندعامله (Multi-Agent Environments) در ریزشبکه‌های خانگی
• 5. مدل‌سازی تجهیزات خانگی (تجدیدپذیر، ذخیره‌سازها و بارهای قابل جابه‌جایی) به عنوان عامل
• 6. تعریف فضای حالت (State Space) شامل تولید خورشیدی، قیمت برق و میزان شارژ باتری
• 7. طراحی فضای عمل (Action Space) برای کنترل تجهیزات و تبادلات انرژی
• 8. طراحی توابع پاداش (Reward Functions) برای کاهش هزینه، کربن‌زدایی و حفظ آسایش
• 9. چالش عدم ثبات محیط (Non-Stationarity) در یادگیری تقویتی چندعامله
• 10. معماری آموزش مرکزگرا و اجرای توزیع‌شده (CTDE) در ریزشبکه‌های خانگی
• 11. پیاده‌سازی الگوریتم MADDPG برای کنترل پیوسته تجهیزات انرژی خانگی
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم MAPPO در برنامه‌ریزی بهینه مصرف و انتشار انرژی
• 13. مدل‌سازی تعاملات و تبادلات انرژی همتا‌به‌همتا (P2P Energy Trading) بین منازل
• 14. مدل‌سازی مفاهیم همکاری و رقابت میان عامل‌های خانگی در یک محله
• 15. استفاده از الگوریتم‌های Q-Learning چندعامله و Value-Factorization (VDN و QMIX)
• 16. ارتباطات بین عاملی (Multi-Agent Communication) برای تبادل اطلاعات مصرف و تولید
• 17. مکانیسم‌های انگیزشی و قیمت‌گذاری پویا برای مدیریت سمت تقاضا (DR)
• 18. یکپارچه‌سازی خودروهای الکتریکی (EV) و ذخیره‌سازها در مدل‌های MARL
• 19. مدل‌سازی عدم قطعیت در تولید منابع تجدیدپذیر (پنل‌های خورشیدی) و الگوی مصرف
• 20. ارزیابی نرخ انتشار کربن و بهینه‌سازی همزمان هزینه مالی و اثرات زیست‌محیطی
• 21. کنترل ولتاژ و محدودیت‌های شبکه توزیع محلی در مدل‌سازی چندعامله
• 22. شبیه‌سازی محیط‌های مدیریت انرژی با فریم‌ورک‌های Python (مانند PettingZoo و Ray RLLib)
• 23. پیاده‌سازی و تست مدل‌های MARL در پلتفرم CityLearn یا OpenAI Gym
• 24. تحلیل مقایسه‌ای عملکرد روش‌های MARL با روش‌های سنتی کنترل پیش‌بین مدل (MPC)
• 25. ارزیابی پذیری، مقیاس‌پذیری و پایداری شبکه در پیاده‌سازی عملیاتی سیستم‌های MARL