論文の概要: Energy Pricing in P2P Energy Systems Using Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13555v1
- Date: Mon, 24 Oct 2022 19:21:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 14:03:55.950140
- Title: Energy Pricing in P2P Energy Systems Using Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習を用いたP2Pエネルギーシステムのエネルギー価格設定
- Authors: Nicolas Avila, Shahad Hardan, Elnura Zhalieva, Moayad Aloqaily, Mohsen
Guizani
- Abstract要約: 消費者側の再生可能エネルギーの増加は、エネルギーグリッドの新たなダイナミクスに取って代わる。
このようなシナリオでは、分散再生可能エネルギー発生器の性質とエネルギー消費は、エネルギーの購入と販売の公正価格を定義する複雑さを増大させる。
我々は,マイクログリッドのすべてのコンポーネントの利益を最大化する価格を設定するためにエージェントを訓練することにより,この問題を解決するための強化学習フレームワークを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.244907785240876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increase in renewable energy on the consumer side gives place to new
dynamics in the energy grids. Participants in a microgrid can produce energy
and trade it with their peers (peer-to-peer) with the permission of the energy
provider. In such a scenario, the stochastic nature of distributed renewable
energy generators and energy consumption increases the complexity of defining
fair prices for buying and selling energy. In this study, we introduce a
reinforcement learning framework to help solve this issue by training an agent
to set the prices that maximize the profit of all components in the microgrid,
aiming to facilitate the implementation of P2P grids in real-life scenarios.
The microgrid considers consumers, prosumers, the service provider, and a
community battery. Experimental results on the \textit{Pymgrid} dataset show a
successful approach to price optimization for all components in the microgrid.
The proposed framework ensures flexibility to account for the interest of these
components, as well as the ratio of consumers and prosumers in the microgrid.
The results also examine the effect of changing the capacity of the community
battery on the profit of the system. The implementation code is available
\href{https://github.com/Artifitialleap-MBZUAI/rl-p2p-price-prediction}{here}.
- Abstract（参考訳）: 消費者側の再生可能エネルギーの増加は、エネルギーグリッドの新たなダイナミクスに取って代わる。
マイクログリッドの参加者はエネルギーを生産し、エネルギー提供者の許可を得て仲間(ピアツーピア)と交換することができる。
このようなシナリオでは、分散再生可能エネルギー発生器の確率的性質とエネルギー消費は、エネルギーの購入と販売の公正価格を定義する複雑さを増大させる。
本研究では,マイクログリッド内のすべてのコンポーネントの利益を最大化する価格設定をエージェントに訓練し,現実のシナリオにおけるp2pグリッドの実装を容易にすることを目的とした強化学習フレームワークを提案する。
microgridはコンシューマ、プロシューマー、サービスプロバイダ、コミュニティバッテリを考慮に入れている。
データセット \textit{pymgrid} の実験結果は、マイクログリッドの全コンポーネントの価格最適化に成功していることを示している。
提案するフレームワークは,これらのコンポーネントの関心やマイクログリッドのコンシューマとプロデューサの比率を考慮し,柔軟性を確保する。
また,コミュニティバッテリーの容量変更がシステムの利益に与える影響についても検討した。
実装コードは \href{https://github.com/artifitialleap-mbzuai/rl-p2p-price-prediction}{here} である。
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