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Article dans une revue
A reinforcement learning framework for optimal operation and maintenance of power grids
R. Rocchetta 1
Auteur
L. Bellani 2
Auteur
M. Compare 3
Auteur
Enrico Zio 4
Mail :
Auteur IdHAL : enrico-zio
E. Patelli 5
Auteur
1
UNIBO - Università di Bologna [Bologna] (Via Zamboni, 33 - 40126 Bologna - Italie)
2
Aramis s.l.r. (Italie)
3
DENG - Dipartimento di Energia [Milano] (Via Lambruschini 4, 20156 Milano - Italie)
- POLIMI - Politecnico di Milano [Milan] (Piazza Leonardo da Vinci, 32 20133 Milano - Italie)
4
CRC - Centre de recherche sur les Risques et les Crises (Rue Claude Daunesse CS 10207 06904 Sophia-Antipolis Cedex - France)
- MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris (60, boulevard Saint-Michel 75006 Paris - France)
- PSL - PSL Research University (France)
5
Institute for risk and Uncertainty (Royaume-Uni)
- University of Liverpool (Liverpool L69 3BX, United Kingdom - Royaume-Uni)
Type de document :
Article dans une revue
Liste complète des métadonnées
https://hal-mines-paristech.archives-ouvertes.fr/hal-02275029
Contributeur : Magalie Prudon <>
Soumis le : vendredi 30 août 2019 - 14:47:40
Dernière modification le : jeudi 9 avril 2020 - 17:08:17
Contributeur : Magalie Prudon <>
Soumis le : vendredi 30 août 2019 - 14:47:40
Dernière modification le : jeudi 9 avril 2020 - 17:08:17
Identifiants
- HAL Id : hal-02275029, version 1
- DOI : 10.1016/j.apenergy.2019.03.027
Collections
ENSMP | CRC-PARISTECH | CRC-THESE | ENSMP_CRC | PARISTECH | INSTITUT-TELECOM | PSL
Citation
R. Rocchetta, L. Bellani, M. Compare, Enrico Zio, E. Patelli. A reinforcement learning framework for optimal operation and maintenance of power grids. Applied Energy, Elsevier, 2019, 241, pp.291-301. ⟨10.1016/j.apenergy.2019.03.027⟩. ⟨hal-02275029⟩
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