Fugu-MT 論文翻訳(概要): Advancing Renewable Electricity Consumption With Reinforcement Learning

論文の概要: Advancing Renewable Electricity Consumption With Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04310v1
Date: Mon, 9 Mar 2020 20:57:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-25 07:49:08.000877
Title: Advancing Renewable Electricity Consumption With Reinforcement Learning
Title（参考訳）: 強化学習による再生可能電力消費の促進
Authors: Filip Tolovski
Abstract要約: 本稿では、顧客に対して価格信号を送信し、顧客需要を高再生可能エネルギー発生の期間にシフトさせることに寄与する電力価格設定エージェントを提案する。本稿では,顧客,発電ユーティリティ,気象条件に代表される環境を表現した強化学習手法による価格設定エージェントの実装を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the share of renewable energy sources in the present electric energy mix rises, their intermittence proves to be the biggest challenge to carbon free electricity generation. To address this challenge, we propose an electricity pricing agent, which sends price signals to the customers and contributes to shifting the customer demand to periods of high renewable energy generation. We propose an implementation of a pricing agent with a reinforcement learning approach where the environment is represented by the customers, the electricity generation utilities and the weather conditions.
Abstract（参考訳）: 現在の電気エネルギーミックスにおける再生可能エネルギー源のシェアが上昇するにつれて、その断続性は炭素フリー発電にとって最大の課題であることが証明される。そこで,本稿では,顧客に対して価格信号を送信し,高い再生可能エネルギー発生期間への顧客需要のシフトに寄与する電力価格エージェントを提案する。本稿では,顧客,発電ユーティリティ,気象条件に代表される環境を表現した強化学習手法による価格設定エージェントの実装を提案する。

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