Universität Kassel, ITeG

RL4CLS - Reinforcement Learning for Cognitive Energy Systems

KI-Technologiefeld: Datenmanagement und -analyse, Rechenzentrum und -infrastruktur, Sensorik und Kommunikation
Anwendungsbranche: Bau und Infrastruktur, Energie und Umwelt, Forschung und Lehre
Institution: Hochschule
Sitz: Kassel
Partner: Fraunhofer IEE, Kassel

Für die Beherrschung und Optimierung der immer komplexer werdenden Energiesysteme (Energiegewinnung, -speicherung, -nutzung und -transport) sind automatisierte und intelligente Lösungen erforderlich. RL4CES untersucht die Anpassungspotentiale von intelligenten Algorithmen. Hierbei wird an der Methode des Deep Reinforcement Learning (DRL) geforscht, das zur Entscheidungsunterstützung und Prozessautomatisierung in die industrielle Anwendung integriert wird. Es werden Methoden entwickelt, die den Einsatz von DRL sicherer, effektiver, erklärbar und kostengünstig machen.

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