論文の概要: Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15858v1
- Date: Tue, 29 Nov 2022 01:18:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-30 18:09:59.027105
- Title: Distributed Energy Management and Demand Response in Smart Grids: A
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework
- Title（参考訳）: スマートグリッドにおける分散型エネルギー管理と需要応答: 多エージェント深層強化学習フレームワーク
- Authors: Amin Shojaeighadikolaei, Arman Ghasemi, Kailani Jones, Yousif Dafalla,
Alexandru G. Bardas, Reza Ahmadi, Morteza Haashemi
- Abstract要約: 本稿では、自律制御と再生可能エネルギー資源のスマート電力グリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.97223237572147
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a multi-agent Deep Reinforcement Learning (DRL) framework
for autonomous control and integration of renewable energy resources into smart
power grid systems. In particular, the proposed framework jointly considers
demand response (DR) and distributed energy management (DEM) for residential
end-users. DR has a widely recognized potential for improving power grid
stability and reliability, while at the same time reducing end-users energy
bills. However, the conventional DR techniques come with several shortcomings,
such as the inability to handle operational uncertainties while incurring
end-user disutility, which prevents widespread adoption in real-world
applications. The proposed framework addresses these shortcomings by
implementing DR and DEM based on real-time pricing strategy that is achieved
using deep reinforcement learning. Furthermore, this framework enables the
power grid service provider to leverage distributed energy resources (i.e., PV
rooftop panels and battery storage) as dispatchable assets to support the smart
grid during peak hours, thus achieving management of distributed energy
resources. Simulation results based on the Deep Q-Network (DQN) demonstrate
significant improvements of the 24-hour accumulative profit for both prosumers
and the power grid service provider, as well as major reductions in the
utilization of the power grid reserve generators.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自律制御と再生可能エネルギー資源のスマートグリッドシステムへの統合のための多エージェント深層強化学習(DRL)フレームワークを提案する。
特に,提案フレームワークは,住宅利用者に対する需要応答 (DR) と分散エネルギー管理 (DEM) を共同で検討している。
DRは電力グリッドの安定性と信頼性を向上すると同時に、エンドユーザーのエネルギー料金を削減できる可能性が広く認識されている。
しかし、従来のDR技術には、エンドユーザー不使用を発生させながら運用上の不確実性を扱うことができないなど、いくつかの欠点がある。
提案フレームワークは,深層強化学習を用いて実現したリアルタイム価格戦略に基づいてDRとDEMを実装することで,これらの欠点に対処する。
さらに、このフレームワークにより、電力グリッドサービスプロバイダは、分散エネルギー資源(PVルーフトップパネルやバッテリストレージなど)をディスパッチ可能な資産として活用し、ピーク時のスマートグリッドをサポートすることができ、分散エネルギー資源の管理を達成できる。
Deep Q-Network (DQN) に基づくシミュレーションの結果, 送電事業者と電力グリッドサービス事業者の24時間累積利益が大幅に向上し, 電力グリッドリザーブジェネレータの利用が大幅に削減された。
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