論文の概要: Design and Planning of Flexible Mobile Micro-Grids Using Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04136v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 08:30:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:27:26.660453
• Title: Design and Planning of Flexible Mobile Micro-Grids Using Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習を用いた柔軟移動型マイクログリッドの設計と計画
• Authors: Cesare Caputo (Imperial College London), Michel-Alexandre Cardin (Imperial College London), Pudong Ge (Imperial College London), Fei Teng (Imperial College London), Anna Korre (Imperial College London), Ehecatl Antonio del Rio Chanona (Imperial College London)
• Abstract要約: 遊牧民を対象とした移動型多エネルギー供給システムの設計と計画戦略について検討した。 深層強化学習は、取り組んだ設計と計画の問題に対して実施される。 モンゴルのガー・コミュニティにおける事例研究の結果、移動遊牧民のエネルギーシステムは技術的にも経済的にも実現可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ongoing risks from climate change have impacted the livelihood of global nomadic communities, and are likely to lead to increased migratory movements in coming years. As a result, mobility considerations are becoming increasingly important in energy systems planning, particularly to achieve energy access in developing countries. Advanced Plug and Play control strategies have been recently developed with such a decentralized framework in mind, more easily allowing for the interconnection of nomadic communities, both to each other and to the main grid. In light of the above, the design and planning strategy of a mobile multi-energy supply system for a nomadic community is investigated in this work. Motivated by the scale and dimensionality of the associated uncertainties, impacting all major design and decision variables over the 30-year planning horizon, Deep Reinforcement Learning (DRL) is implemented for the design and planning problem tackled. DRL based solutions are benchmarked against several rigid baseline design options to compare expected performance under uncertainty. The results on a case study for ger communities in Mongolia suggest that mobile nomadic energy systems can be both technically and economically feasible, particularly when considering flexibility, although the degree of spatial dispersion among households is an important limiting factor. Key economic, sustainability and resilience indicators such as Cost, Equivalent Emissions and Total Unmet Load are measured, suggesting potential improvements compared to available baselines of up to 25%, 67% and 76%, respectively. Finally, the decomposition of values of flexibility and plug and play operation is presented using a variation of real options theory, with important implications for both nomadic communities and policymakers focused on enabling their energy access.
• Abstract（参考訳）: 気候変動による継続的なリスクは、世界の遊牧民コミュニティの生活に影響を与えており、今後数年で移動運動が増加する可能性がある。 その結果、特に発展途上国のエネルギーアクセスを達成するためのエネルギーシステム計画において、モビリティの考慮がますます重要になっている。 先進的なPlug and Playコントロール戦略は、このような分散化されたフレームワークを念頭に置いて開発され、互いにメイングリッドの両方で遊牧民コミュニティの相互接続が容易になった。 そこで本研究では,遊牧民を対象とした移動型多エネルギー供給システムの設計と計画戦略について検討した。 関連する不確実性のスケールと次元に動機づけられ、30年計画の地平線上のすべての主要な設計と決定変数に影響を与え、取り組んだ設計と計画の問題に対して、深層強化学習(drl)が実施される。 DRLベースのソリューションは、いくつかの厳密なベースライン設計オプションに対して、不確実性下での期待性能を比較するためにベンチマークされる。 モンゴルのガー・コミュニティにおける事例研究の結果,特に柔軟性を考慮した場合,移動遊牧民のエネルギーシステムは技術的にも経済的にも実現可能であることが示唆された。 経済、持続可能性、回復力の重要な指標であるコスト、等価排出量、総アンメット負荷を測定することにより、利用可能なベースラインの25%、67%、および76%に対する潜在的な改善が示唆される。 最後に、柔軟性とプラグ・アンド・プレイ操作の値の分解は、リアルオプション理論のバリエーションを用いて提示され、遊牧民コミュニティと政策立案者の両方にとってエネルギーアクセスを可能にすることに焦点を当てた重要な意味を持つ。

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