CityLearn挑战使用AI进行建筑能源管理

导读建筑物占温室气体排放量的30%。同时，建筑物通过为电网提供好处，在电力系统中发挥着更积极的作用。因此，建筑物是应对气候变化的未开发机

建筑物占温室气体排放量的30%。同时，建筑物通过为电网提供好处，在电力系统中发挥着更积极的作用。因此，建筑物是应对气候变化的未开发机会。

诸如家用电池之类的储能设备可以通过将建筑物的能源使用转移到不同的时间来减少电网的峰值负载。太阳能光伏发电可以减少对电网的整体需求，同时还可以减少排放。但是，必须在许多建筑物中同时管理所有这些资源，以释放全部能源潜力并降低房主的成本。

2022年CityLearn挑战赛专注于家用电池存储设备和光伏带来的机遇。它利用健身环境CityLearn来构建分布式能源管理和需求响应。该挑战利用加利福尼亚州丰塔纳SierraCrest住宅开发项目中17座单户建筑的一年运营电力需求和光伏发电数据，研究零净能源社区的电网整合。

参与者将开发能源管理代理及其奖励功能，以控制每栋建筑物的电池充电和放电，以在电网满足电力需求时最大限度地减少从电网获取电力的货币成本和二氧化碳排放量。

此挑战的提交必须在2022年10月1日之前收到。

标签：

免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！