Acknowledgement
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2021R1F1A1047113).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.606-608
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Optimization of Dam Discharge in Drought Conditions Using Reinforcement Learning
강화학습을 이용한 가뭄 상황에서의 댐 방류량 최적화
Abstract
최근 들어 극심한 가뭄이 지속됨에 따라 댐을 통한 물 수급에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 가뭄 상황에서 댐 자체 방류량 조절을 통해 낭비되고 있는 물을 절약하기 위한 기법을 제안한다. DQN 알고리즘을 사용해 방류량을 최적화하여 목표 저수량 이상의 상태를 60일간 유지하도록 설계하였으며, 해당 알고리즘 내 방류량의 가중치를 변경한 결과를 비교하여 그 성능을 분석하였다.
Keywords