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Federated reinforcement learning for sustainable and cost-efficient energy management

Sievers, J. ORCID iD icon 1,2; Henrich, P. 2; Beichter, M. ORCID iD icon 3; Mikut, R. ORCID iD icon 3; Hagenmeyer, Veit ORCID iD icon 3; Blank, T. ORCID iD icon 2; Simon, Frank ORCID iD icon 2
1 Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
3 Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Postprint §
DOI: 10.5445/IR/1000181773
Veröffentlicht am 15.05.2025
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1016/j.egyai.2025.100521
Scopus
Zitationen: 2
Dimensions
Zitationen: 2
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)
Institut für Prozessdatenverarbeitung und Elektronik (IPE)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsmonat/-jahr 09.2025
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2666-5468
KITopen-ID: 1000181773
HGF-Programm 37.12.02 (POF IV, LK 01) Design,Operation & Digitalization of the Future Energy Grids
Erschienen in Energy and AI
Verlag Elsevier ScienceDirect
Band 21
Seiten 100521
Nachgewiesen in Dimensions
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Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung Ziel 13 – Maßnahmen zum Klimaschutz
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