Abstract
This paper introduces a study to improve the thermal efficiency of the district heating user control facility based on reinforcement learning. As an example, it is proposed a general method of constructing a deep Q learning network(DQN) using deep Q learning, which is a reinforcement learning algorithm that does not specify a model. In addition, it is also introduced the big data platform system and the integrated heat management system which are specialized in energy field applied in processing huge amount of data processing from IoT sensor installed in many thermal energy control facilities.
이 논문은 강화학습기반으로 지역난방 열사용자 기계실 설비의 열효율 향상을 시도하는 연구를 소개하며, 한 예시로서 모델을 특정하지 않는 강화학습 알고리즘인 딥큐러닝(deep Q learning)을 활용하는 학습 네트워크(DQN)를 구성하는 일반적인 방법을 제시한다. 또한 복수의 열에너지 기계실에 설치된 IoT 센서로부터 유입되는 방대한양의 데이터 처리에 있어 에너지 분야에 특화된 빅데이터 플랫폼 시스템과 열수요 통합관리시스템에 대하여 소개 한다.